A New SEC-DED Error Correction Code Subclass for Adjacent MBU Tolerance in Embedded Memory
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.
Notice bibliographique
Résumé
The reliability concern associated with radiation-induced soft errors in embedded memories increases as semiconductor technology scales deep into the sub-40-nm regime. As the memory bit-cell area is reduced, single event upsets (SEUs) that would have once corrupted only a single bit-cell are now capable of upsetting multiple adjacent memory bit-cells per particle strike. While these error types are beyond the error handling capabilities of the commonly used single error correction double error detection (SEC-DED) error correction codes (ECCs) in embedded memories, the overhead associated with moving to more sophisticated double error correction (DEC) codes is considered to be too costly. To address this, designers have begun leveraging selective bit placement to design SEC-DED codes capable of double adjacent error correction (DAEC) or triple adjacent error detection (TAED). These codes can be implemented for the same check-bit overhead as the conventional SEC-DED codes; however, no codes have been developed that use both DAEC and TAED together. In this paper, a new ECC scheme is introduced that provides not only the basic SEC-DED coverage but also both DAEC and scalable adjacent error detection ( <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$x$</tex></formula> AED) with a reduction in miscorrection probability as well. Codes capable of up to 11-bit AED have been developed for both 16- and 32-bit standard memory word sizes, and a (39, 32) SEC-DED-DAEC-TAED code implementation that uses the same number of check-bits as a conventional 32-data-bit SEC-DED code is presented.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle