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Enregistrement W2127080159 · doi:10.1109/isvlsi.2008.102

Energy Recovery from High-Frequency Clocks Using DC-DC Converters

2008· article· en· W2127080159 sur OpenAlexaff
Mehdi Alimadadi, Samad Sheikhaei, Guy Lemieux, Shahriar Mirabbasi, W.G. Dunford, Patrick Palmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical engineeringConvertersClock rateCharge pumpClock networkBoost converterCapacitorElectronic engineeringComputer sciencePower (physics)CPU multiplierBuck converterVoltageForward converterChipClock signalSynchronous circuitEngineeringPhysicsElectronic circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large digital chips use a significant amount of energy to distribute a multi-GHz clock. By discharging the clock network to ground every cycle, the energy stored in this large capacitor is wasted. Instead, the energy can be recovered using an on-chip DC-DC converter. This paper investigates the integration of two DC-DC converter topologies, boost and buck-boost, with a high-speed clock driver. The high operating frequency significantly shrinks the required size of the L and C components so they can be placed on-chip; typical converters place them off-chip. The clock driver and DC-DC converter are able to share the entire tapered buffer chain, including the widest drive transistors in the final stage. To achieve voltage regulation, the must be modulated; implying only single-edge-triggered flops should be used. However, this minor drawback is eclipsed by the benefits: by recovering energy from the clock, the output power can actually exceed the additional power needed to operate the converter circuitry, resulting in an effective efficiency greater than 100%. Furthermore, the converter output can be used to operate additional power-saving features like low-voltage islands or body bias voltages.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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