Design, layout and verification of an FPGA using automated tools
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
Creating a new FPGA is a challenging undertaking because of the significant effort that must be spent on circuit design, layout and verification. It currently takes approximately 50 to 200 person years from architecture definition to tape-out for a new FPGA family. Such a lengthy development time is necessary because the process is primarily done manually. Simplifying and shortening the design process would be advantageous since it could reduce the time to market for new FPGAs while also enhancing architecture explorations. One way to accomplish this is through automation and, in this paper, we describe our efforts to automate the entire process by making use of a previously developed set of tools that assist in the creation of the repeatable FPGA tile [25]. Our aim is to demonstrate the feasibility of a CAD flow that uses an input FPGA architecture description to generate a layout that can be sent for fabrication. We prove the feasibility of this proposition by actually designing and fabricating a complete FPGA. Initial functional testing of the FPGA appears promising but is inconclusive at this time. Through this architecture to layout process, we investigate the issues that are faced in the architecture selection, circuit design, layout and verification of such an automatically produced FPGA. We found that there are significant savings in design time. As well, we demonstrate that we can produce a layout using automated tools that is only 36% larger than a commercial FPGA device layout. Given the significant time savings and the relatively minor area penalty, we feel that this work demonstrates that automated layout of FPGAs is practical and advantageous.
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 | 0,000 | 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