A Comparative Study Between Static and Dynamic Sleep Signal Generation Techniques for Leakage Tolerant Designs
Notice bibliographique
Résumé
Power gating techniques are rapidly gaining popularity assisting the management of leakage power consumption for deep submicrometer microprocessors' functional units. Power gating is based on an input sleep signal to set the functional unit into a low leakage mode. However, power gating techniques in general inherently lack information about the utilization profile of the functional units they manage. This limitation is usually handled either statically by using a fixed length counter that generates the sleep signal when the functional unit is idle for a specified number of cycles or dynamically by changing the number of cycles before the sleep signal is generated depending on the previous history of operation. In this paper, a comparative study between the static and dynamic approaches regarding the power-performance tradeoff will be presented. It will be shown that the dynamic sleep signal generator is capable of tracking the operation of the functional units while achieving accuracies up to 90% compared to an average of 40%-60% for the static sleep signal generator (SSSG). Additionally it saves up to 80% more leakage versus the SSSG. This study is very important in assisting circuit designers choose between both techniques depending on the power gated circuit.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».