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Enregistrement W2122815464 · doi:10.1080/00207210110035332

The operational speed and power dissipation of scaled one-transistor RTD/HFET memories

2001· article· en· W2122815464 sur OpenAlexfundno aff
Konstantin Nikolić, M Forshaw

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electronics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésTransistorCMOSDissipationQuantum tunnellingStatic random-access memoryMemory cellMaterials scienceMOSFETDiodeElectronic engineeringElectrical engineeringOptoelectronicsScalingPower (physics)EngineeringVoltagePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scaling behaviour of a memory that uses resonant tunnelling diodes (RTDs), namely the one-transistor tunnelling SRAM (TSRAM), is compared with the dominant memory technology, silicon CMOS. The minimum feature size (MOSFET or HFET gate length λ) is scaled in the range from 500 nm to 50 nm. Appropriate scaling laws are used for the RTD and wiring elements. We set up a benchmark architecture that we have modelled in RTD/HFET and in silicon CMOS, and simulated with HSPICE, in order to determine the limits on operational frequency. The RTD-based memories show speeds about an order of magnitude higher than the equivalent CMOS memory, even for very large memories. The performance improves with smaller values of λ and smaller memory sizes. However, for larger memories, the power dissipation outside TSRAM memory cells is still very high for enhancement/depletion (E/D) HFET circuitry.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,207

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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