Defect-tolerant fpga switch block and connection block with fine-grain redundancy for yield enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Future process nodes have such small feature sizes that there will be an increase in the number of manufacturing defects per die. For large FPGAs, it will be critical to tolerate multiple defects (Campregher et al., 2005). We propose a number of changes to the detailed routing architecture of island-style FPGAs to tolerate multiple random, distributed interconnect defects without re-routing and with minimal impact on signal timing. Our scheme is a user option prebuilt into an architecture, requiring +11% area for additional multiplexers. Unused (spare) wiring tracks are also needed, bringing total overhead to 24% to tolerate stuck-at or open faults, or 34% to include bridging. User circuits that do not fully stress the routing network already have these tracks freely available. The delay penalty is programmable: 5-10% if defect rates are expected to be sufficiently low, but can be as high as 25% if defect rates are high. Our schemes can tolerate more than 10 interconnect defects for large array sizes of 128 /spl times/ 128. Unlike row/column redundancy schemes, our schemes are scalable: they naturally tolerate more defects as the FPGA array size increases. This work is the first detailed analysis of fine-grained defect-tolerant schemes in FPGAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».