論文の概要: BoolSkeleton: Boolean Network Skeletonization via Homogeneous Pattern Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02196v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 02:25:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.776942
• Title: BoolSkeleton: Boolean Network Skeletonization via Homogeneous Pattern Reduction
• Title（参考訳）: BoolSkeleton: 均一パターン還元によるブールネットワークスケルトン化
• Authors: Liwei Ni, Jiaxi Zhang, Shenggen Zheng, Junfeng Liu, Xingyu Meng, Biwei Xie, Xingquan Li, Huawei Li,
• Abstract要約: 本稿では,新しいブールネットワークスケルトン化法であるBoolSkeletonを紹介する。 これにより、設計固有の評価の一貫性と信頼性が向上する。 これらの実験は、論理合成における設計一貫性を高めるために、BoolSkeletonの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8942111496121266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Boolean equivalence allows Boolean networks with identical functionality to exhibit diverse graph structures. This gives more room for exploration in logic optimization, while also posing a challenge for tasks involving consistency between Boolean networks. To tackle this challenge, we introduce BoolSkeleton, a novel Boolean network skeletonization method that improves the consistency and reliability of design-specific evaluations. BoolSkeleton comprises two key steps: preprocessing and reduction. In preprocessing, the Boolean network is transformed into a defined Boolean dependency graph, where nodes are assigned the functionality-related status. Next, the homogeneous and heterogeneous patterns are defined for the node-level pattern reduction step. Heterogeneous patterns are preserved to maintain critical functionality-related dependencies, while homogeneous patterns can be reduced. Parameter K of the pattern further constrains the fanin size of these patterns, enabling fine-tuned control over the granularity of graph reduction. To validate BoolSkeleton's effectiveness, we conducted four analysis/downstream tasks around the Boolean network: compression analysis, classification, critical path analysis, and timing prediction, demonstrating its robustness across diverse scenarios. Furthermore, it improves above 55% in the average accuracy compared to the original Boolean network for the timing prediction task. These experiments underscore the potential of BoolSkeleton to enhance design consistency in logic synthesis.
• Abstract（参考訳）: ブール等価性により、同一機能を持つブールネットワークは多様なグラフ構造を示すことができる。 これにより、論理最適化の探求の余地が拡大し、Booleanネットワーク間の一貫性に関わるタスクにも課題が生じる。 この課題に対処するために、設計固有の評価の一貫性と信頼性を向上させる新しいブールネットワークスケルトン法であるBoolSkeletonを導入する。 BoolSkeletonは前処理と縮小という2つの重要なステップで構成されている。 前処理では、Booleanネットワークが定義されたBoolean依存グラフに変換され、ノードが機能関連ステータスに割り当てられる。 次に、ノードレベルのパターン削減ステップに対して、同種パターンと異種パターンを定義する。 不均一パターンは重要な機能関連依存関係を維持するために保存され、均質パターンは減少する。 このパターンのパラメータKは、これらのパターンのファンインサイズをさらに制限し、グラフ縮小の粒度を微調整で制御できる。 BoolSkeletonの有効性を検証するために,Booleanネットワークの4つの解析/ダウンストリームタスク(圧縮解析,分類,クリティカルパス解析,タイミング予測)を行った。 さらに、タイミング予測タスクのオリジナルのBooleanネットワークと比較して平均精度を55%以上改善する。 これらの実験は、論理合成における設計一貫性を高めるために、BoolSkeletonの可能性を強調している。

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