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Enregistrement W2118477157 · doi:10.1109/82.877142

An analytical model for current, delay, and power analysis of submicron CMOS logic circuits

2000· article· en· W2118477157 sur OpenAlexaff
Anas A. Hamoui, N.C. Rumin

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems II Analog and Digital Signal Processing · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSWaveformInverterVoltageElectronic engineeringMOSFETPropagation delayTransistorSpiceElectrical engineeringPower (physics)Semiconductor device modelingComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical model for computing the supply current, delay, and power of a submicron CMOS inverter is presented. A modified version of the nth power law MOSFET model is proposed and used to relate the terminal voltages to the drain current in submicron transistors. By first computing definable reference points on the output voltage waveform, and then using linear approximations through these points to find the actual points of interest, the desired speed and accuracy of the inverter model are achieved. The most important part of the analysis is a three-step approach for computing the time and output voltage when the short-circuit transistor changes its mode of operation. The time and output voltage when the charging/discharging current reaches its maximum are also calculated and then used to evaluate the propagation delay and characterize the output voltage waveform. The model has been validated for both 0.8 /spl mu/m (5 V) and 0.25 /spl mu/m (2.5 V) CMOS technologies, for a wide range of inverter sizes, input transition times, and capacitive loads. It predicts the delay, peak supply current, and power dissipation to within a few percent of HSPICE or ELDO simulations based on accurate physically based MOSFET models, while offering about two orders of magnitude gain in CPU time based on a MATLAB 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations65
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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