【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字电路，尤其涉及一种数字电路的处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着数字电路技术的应用越来越广泛，数字电路的规模也越来越大。数字电路包括多个逻辑变量和多个逻辑符号。数字电路的规模越大，数字电路包括的逻辑变量和逻辑符号的数量也就越多。
2、目前，在数字电路在设计完成后，一般需要对数字电路进行逻辑仿真测试。但是，当数字电路的规模较大时，数字电路包括的逻辑变量和逻辑符号的数量也较多。而在逻辑仿真测试过程中，逻辑变量和逻辑符号均需要运算时间，这就导致逻辑仿真测试的测试时间较长，效率较低。
3、因此，亟需一种数字电路的处理方法，以提高数字电路进行逻辑仿真测试的效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种数字电路的处理方法、装置、设备及存储介质，可以降低数字电路的复杂度，提高数字电路的计算效率。
2、第一方面，本专利技术提供一种数字电路的处理方法，包括：
3、获取待处理的数字电路的描述信息和所述数字电路的输入信息，所述描述信息包括多个逻辑变量和多个逻辑变量的关系，所述输入信息用于确定所述多个逻辑变量；
4、基于所述多个逻辑变量和所述多个逻辑变量的关系，将所述数字电路转化为第一图神经网络；
5、通过网络加速运算设备对所述输入信息和所述第一图神经网络进行运算，得到第二图神经网络，其中，所述第二图神经网络为所述第一图神经网络的运算结果；
6、将所述第二图神经网络转化为数字电路，以得到处理
7、第二方面，本专利技术提供一种数字电路的处理装置，包括：
8、获取单元，用于获取待处理的数字电路的描述信息和所述数字电路的输入信息，所述描述信息包括多个逻辑变量和多个逻辑变量的关系，所述输入信息用于确定所述多个逻辑变量；
9、第一转化单元，用于基于所述多个逻辑变量和所述多个逻辑变量的关系，将所述数字电路转化为第一图神经网络；
10、运算单元，用于通过网络加速运算设备对所述输入信息和所述第一图神经网络进行运算，得到第二图神经网络，其中，所述第二图神经网络为所述第一图神经网络的运算结果；
11、第二转化单元，用于将所述第二图神经网络转化为数字电路，以得到处理后的数字电路。
12、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；
13、所述存储器存储计算机执行指令；
14、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的数字电路的处理方法。
15、第四方面，本专利技术提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的数字电路的处理方法。
16、第五方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的数字电路的处理方法。
17、本专利技术提供的数字电路的处理方法、装置、设备及存储介质，先将数字电路转换为第一图神经网络；然后通过网络加速运算设备对第一图神经网络进行运算得到第二图神经网络，最后对第二图神经网络进行转化得到处理后的数字电路。本申请将对数字电路的处理转化为对图神经网络的运算，能够加快数字电路的运算速度，进而提高了对该数字电路进行逻辑仿真测试的效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数字电路的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个逻辑变量的关系包括运算关系，所述第一图神经网络包括多个节点和节点连接的边，所述基于所述多个逻辑变量和所述多个逻辑变量的关系，将所述数字电路转化为第一图神经网络，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过网络加速运算设备对所述输入信息和所述第一图神经网络进行运算，得到第二图神经网络，包括：
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据图神经网络模型对所述第一图神经网络进行简化。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述描述信息还包括数字电路中的权重信息，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据图神经网络模型对所述第一图神经网络进行简化，包括：通过所述图神经网络模型，删除与最终结果没有连通关系的节点及所述节点连接的边，以得到简化后的第一图神经网络。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括多个网络节点和网络节点连接的边，所
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对于每个网络节点，通过预设运算确定所述网络节点对应的运算数值；基于所述运算数值对所述图神经网络模型进行优化，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对于每个网络节点，通过预设运算确定所述网络节点对应的运算数值；基于所述运算数值对所述图神经网络模型进行优化，还包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设运算包括乘积运算、求和运算、加权求和运算、逻辑运算、线性运算和非线性运算中的至少一项。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述数字电路转化为第一图神经网络之前，所述方法还包括：
12.一种数字电路的处理装置，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至11任一项所述的数字电路的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数字电路的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个逻辑变量的关系包括运算关系，所述第一图神经网络包括多个节点和节点连接的边，所述基于所述多个逻辑变量和所述多个逻辑变量的关系，将所述数字电路转化为第一图神经网络，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过网络加速运算设备对所述输入信息和所述第一图神经网络进行运算，得到第二图神经网络，包括：
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据图神经网络模型对所述第一图神经网络进行简化。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述描述信息还包括数字电路中的权重信息，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据图神经网络模型对所述第一图神经网络进行简化，包括：通过所述图神经网络模型，删除与最终结果没有连通关系的节点及所述节点连接的边，以得到简化后的第一图神经网络。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括多个网络节点和网络节点连接的边...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海寒武纪信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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