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Enregistrement W1973615851 · doi:10.5555/2755753.2755867

Coherent crosstalk noise analyses in ring-based optical interconnects

2015· article· en· W1973615851 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDesign, Automation, and Test in Europe · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrosstalkElectronic engineeringComputer scienceInterconnectionWavelength-division multiplexingOptical performance monitoringMultiplexingBandwidth (computing)Optical linkOptical cross-connectWavelengthPhysicsOptoelectronicsEngineeringTelecommunicationsOptical fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, optical interconnects have been proposed for ultra-high bandwidth and low latency inter/intra-chip communication in multiprocessor systems-on-chip (MPSoCs). These optical interconnects employ the microresonators (MRs) to direct/detect the optical signal. However, utilized MRs suffer from intrinsic crosstalk noise and power loss, degrading the network efficiency via the signal-to-noise ratio (SNR). In this paper, both coherent and incoherent crosstalk in wavelength-division multiplexing (WDM) networks are discussed and systematically analyzed. We carefully develop our analytical models at the optical-circuit level, and apply them to two ring-based networks: SUOR and Corona ONoCs. The quantitative results have demonstrated that the architectural design of the ONoCs determines the impact of crosstalk on the SNR. Even though SUOR and Corona are both ring-based ONoCs, the worst-case SNR can be differed up to 50dB. Our analyses of the worst-case SNR can be utilized as a platform to compare the realistic performance among different optical interconnection networks via the degradation of BER and data bandwidth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle