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Enregistrement W2067098602 · doi:10.1145/1046192.1046249

Dual-Vt FPGA design for leakage power reduction (abstract only)

2005· article· en· W2067098602 sur OpenAlexaff
Akhilesh Kumar, Mohab Anis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField-programmable gate arrayLeakage (economics)Computer scienceLogic blockLogic gateLogic synthesisVoltageThreshold voltageLogic familyProgrammable logic deviceLogic levelElectronic engineeringDesign flowProgrammable logic arraySequential logicReduction (mathematics)Logic optimizationEmbedded systemElectrical engineeringEngineeringTransistorMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leakage power has been overshadowed by dynamic power minimization techniques in FPGAs, and is a growing concern in programmable logic. This paper proposes a dual threshold voltage implementation of the FPGA architecture for leakage power reduction. A CAD flow is developed for assigning high threshold voltage to the logic elements within the logic blocks of the FPGA for leakage power reduction. The CAD flow ensures that all the logic blocks remain identical with respect to the number of high and low threshold voltage logic elements that each logic block contains. This CAD flow leads to a dual threshold voltage implementation for the FPGA architecture. Results indicate that over 95% of the logic elements in the FPGA can be assigned high threshold voltage. On an average leakage savings of 60% and up to 70% for some benchmarks can be achieved. The proposed CAD flow forms a basis on which other dual threshold voltage implementations of FPGA can be evaluated. We investigate the design trade-offs between the ratio of the number of high and number of low-Vt logic elements in a cluster and the leakage savings. We also investigate the impact of cluster size on leakage savings for the dual threshold voltage implementation.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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