MANIAC: BDD Manipulation für Approximate Computing

Das Projekt MANIAC entwickelt und untersucht Algorithmen für Approximate Computing mit Hilfe von binären Entscheidungsdiagrammen

Kontakt: Prof. Dr. Rolf Drechsler

Das Projekt MANIAC entwickelt und untersucht Algorithmen für Approximate Computing mit Hilfe von binären Entscheidungsdiagrammen (engl.: Binary Decision Diagrams, kurz BDDs). BDDs bieten eine kompakte Darstellung für Boolesche Funktionen und finden Anwendung bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen. Das Projekt untersucht wie sich approximierte Funktionen sowohl von einem theoretischen als auch einem praktischen Standpunkt aus darstellen lassen. Basierend auf diesem Prinzip, werden Ideen zu verschiedene Algorithmen im Projekt vorgestellt. Die Ergebnisse werden in Form von Open Source Software und einer Benchmark Plattform anderen Wissenschaftlern für zukünftige Forschung auf dem Gebiet zur Verfügung gestellt.

Mehr Informationen

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MANIAC
MANIAC is a project funded by the DFG that investigates BDD Manipulation for Approximate Computing.

Software
Algorithms developed in the MANIAC project have been integrated into the CirKit framework. The command comb_approx implements the algorithm presented in [1].
An example CirKit command sequence is:

cirkit> read_aiger c17.aig
cirkit> ps -a
cirkit> comb_approx -av -m 2 -l 2
cirkit> ps -a
cirkit> write_aiger c17_approximated.aag
cirkit> quit

Call comb_approx -h to see details about the command options.

Publications
[1] Mathias Soeken, Daniel Große, Arun Chandrasekharan, Rolf Drechsler: BDD Minimization for Approximate Computing, in: ASP-DAC (2016).