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Enregistrement W1994438562 · doi:10.5555/2561828.2561933

Redundancy-aware electromigration checking for mesh power grids

2013· article· en· W1994438562 sur OpenAlexaff
Sandeep Chatterjee, Mohammad Fawaz, Farid N. Najm

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper Interconnects and Reliability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromigrationRedundancy (engineering)Reliability (semiconductor)GridComputer scienceInterconnectionReliability engineeringPower gridMargin (machine learning)Power (physics)Electronic engineeringElectrical engineeringEngineeringMathematicsTelecommunicationsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromigration is re-emerging as a significant problem in modern integrated circuits (IC). Especially in power-grids, due to shrinking wire widths and increasing current densities, there is little or no margin left between the predicted EM stress and that allowed by the EM design rules. Statistical Electromigration Budgeting estimates the reliability of the grid by considering it as a series system. However, a power grid with its many parallel paths has much inherent redundancy. In this work, we propose a new model to estimate the MTF and reliability of the power grid under the influence of EM, which accounts for these redundancies. To implement the mesh model, we also develop a framework to estimate the change in statistics of an interconnect as its effective-EM current varies. The results indicate that the series model gives a pessimistic estimate of power grid MTF by a factor of 3-4.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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