Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents a possible design flow, along with biasing, isolation and layout strategies suitable for mm-wave SoCs. Competing transceiver architectures, self-test, and packaging approaches are reviewed next, followed by examples of mm-wave SoCs for a wide range of new applications. What is a high-frequency SoC? Although a precise definition is difficult to formulate, we define a high-frequency SoC as a single-chip radar, sensor, radio or wireline communication transmitter, receiver or transceiver that includes all high-frequency blocks, sometimes even the antennas, along with digital control and signal-processing circuitry. Examples include: 2GHz cell-phone or 5GHz wireless LAN transceivers 40Gb/s or 100Gb/s SERDES 60GHz radio transceiver 77GHz automotive radar transceiver W-, D-, and G-Band active and passive imagers. DESIGN METHODOLOGY FOR HIGH-FREQUENCY SoCs Most foundries have recently decided that the MOSFET and SiGe HBT compact models should capture the parasitic capacitance and resistance of only the first 1–2 metal layers, the minimum required for contacting all the device terminals. The rationale invoked is that this approach allows circuit designers more flexibility in the physical layout of transistors and of commonly encountered transistor groupings such as interdigitated differential pairs, interdigitated Gilbert cell quads, and latches. One (major) impediment is that, since most of the backend parasitics are not accounted for in schematic-level simulations, the burden is passed on to the designer to first lay out and then extract the parasitic impedance of the full wiring stack above the transistor in order to get an accurate simulation of circuit performance. This, in turn, creates a problem since, in most cases, the design starts with schematic-level simulations to find the optimal transistor size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,176 | 0,059 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».