Repeater Sizing and Insertion Length of Interconnect to Minimize the Overall Time Delay using a Truncated Fourier Series Approach
Notice bibliographique
Résumé
Computation of accurate time domain signal waveforms in VLSI interconnects, taking into account the distributed inductance of the line, has grown in importance with increasing clock speeds. A computationally efficient truncated Fourier series method for computing time domain waveforms is summarized in this work. The method assumes excitation of the VLSI interconnect modeled in the frequency domain, by periodic trapezoidal waveforms. The problem of optimizing repeater size and interconnect insertion length to minimize time delay in long interconnects, taking into account the transmission line nature of the interconnect using this Fourier series method is developed in this work. The Nelder-Mead simplex optimization technique is used to perform the actual optimizations. At each step of the Nelder-Mead iteration, the candidate interconnect length and repeater scaling at that iteration is used to evaluate the output time response using the truncated Fourier series. The results of the optimization by this method are compared with that obtained by a fourth-order Fade approximation based optimization technique in the literature. The results of the two optimization studies show significant differences in overall optimized time delay per meter. The differences are attributable to the error in the Fade approximation of the transfer function of the interconnect and terminations
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».