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Enregistrement W2133233714 · doi:10.1109/ccece.2007.418

Triple-Threshold Static Power Minimization Technique in High-Level Synthesis for Designing High-Speed Low-Power SOC Applications Using 90nm MTCMOS Technology

2007· article· en· W2133233714 sur OpenAlexaff
Harry I. A. Chen, Edward K. W. Loo, J.B. Kuo, M. Syrzycki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Threshold voltageCMOSLow-power electronicsPower (physics)Electronic circuitComputer scienceTransistorElectronic engineeringDissipationStatic timing analysisVoltageDynamic demandMinificationLow voltageElectrical engineeringEmbedded systemEngineeringPhysicsPower consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports a novel triple-threshold static power minimization technique in high-level synthesis of highspeed low-power SOC applications. Using 90 nm multi-threshold CMOS (MTCMOS) technology, we evaluate the performance and power dissipation of benchmark circuits synthesized using transistors with different threshold voltages. Using static timing analysis, we determine the timing requirements of cells and place cells with low and standard threshold voltages in the critical paths. Cells with a high threshold voltage are placed in non-critical paths to minimize the static power with no overall timing degradation. From the timing and power analysis, we determine the optimal placement of high, standard and low threshold voltage cells. Applying the new triple-threshold technique to optimize 20 circuits originating from the ISCAS'99 benchmark, we have achieved an average saving of 85.3% in the static power compared to conventional all-LVT circuits, and 39.6% saving compared to the dual-threshold (HVT+LVT) technique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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