Design of High-Performance Power-Aware Asynchronous Pipelined Circuits in MOS Current Mode Logic
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the implementation of multi-GHz power-aware asynchronous pipelined circuits in MOS current-mode logic (MCML). The C-element and double-edge-triggered flip-flop are implemented in MCML and used in the so-called micropipeline circuits. An input data detector is proposed to put the inactive combinational logic into sleep mode. The effects of different layout techniques on the performance and power dissipation of an MCML FIFO are also investigated. Based on post-layout simulation results in a standard 0.18 /spl mu/m CMOS technology, an asynchronous MCML four-stage FIFO demonstrates a throughput of 4 GHz while dissipating 3.7 mW. The MCML C-element dissipates up to 4/spl times/ less power compared to its conventional static counterpart at the same throughput of 1.9 GHz. The asynchronous MCML pipelined four-bit carry-look ahead adder with power-saving mechanism reduces the power dissipation by 32% compared to the one without the power-saving mechanism. The power overhead of the input data detector is only 0.23 mW. The input data detector shuts off the stage power in 2 ns and restores the stage in 150 ps after the presence of the new input.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».