MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977549083 · doi:10.1109/cjece.2013.6704692

Redesigned CMOS (4; 2) compressor for fast binary multipliers

2013· article· en· W1977549083 sur OpenAlexvenueno aff
Abdoreza Pishvaie, Ghassem Jaberipur, Ali Jahanian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXNOR gateGas compressorOperandComputer scienceRedundancy (engineering)Binary numberCMOSComputer hardwareAdderNAND gateArithmeticLogic gateParallel computingElectronic engineeringAlgorithmMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(4; 2) compressors seem to be the most popular bit-compressing cells with principal application in multi-operand addition and multiplication hardware. Therefore, performance of (4; 2) compressors is particularly influential in the efficiency of multiplication intensive computations. Realization of these cells is mainly based on XOR/XNOR gates, which are functionally equivalent to three simpler ones among AND/NAND and OR/NOR gates. Decomposition of XOR/XNOR gates in some (4; 2) compressors to their constituent simpler ones may lead to removal of some hardware redundancy. In this paper we take advantage of such decomposition to propose a new (4; 2) compressor design, evaluate its performance, and compare it with previous designs. The proposed (4; 2) compressor, as such, and those of reference works are simulated with HSPICE using 45nm post-layout CCMOS standard cell library with presence of process variation. The results show performance improvements, compared to the best of reference designs, in terms of delay (17%), power (13%), and power-delay-product (30%). For more realistic comparison, performance of each design is evaluated via incorporation of more than 1300 (4; 2) compressors in 54×54-bit binary multipliers as a uniform test bench via MAGMA tools. This experience confirmed the above results on isolated single (4; 2) compressors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,150
Écart entre enseignants0,146 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Electrical and Computer EngineeringMême sujetLow-power high-performance VLSI designTravaux en français237 207