MOS current mode circuits: analysis, design, and variability
Notice bibliographique
Résumé
The interest in MOS current-mode logic (MCML) is increasing because of its ability to dissipate less power than conventional CMOS circuits at high frequencies, while providing an analog friendly environment. Moreover, automated design methodologies are gaining attention by circuit designers to provide shorter design cycles and faster time to market. This paper provides designers with an insight to the different tradeoffs involved in the design of MCML circuits to efficiently and systematically design MCML circuits. A comprehensive analytical formulation for the design parameters of MCML circuits using the BSIM3v3 model is introduced. In addition, a closed-form expression for the noise margin of two-level MCML circuits is derived. In order to verify the validity of the analytical formulations, an automated design methodology for MCML circuits is proposed to overcome the complexities of the design process. The effectiveness of the design methodology and the accuracy of the analytical formulations are tested by designing several MCML benchmarks built in a 0.18-/spl mu/m CMOS technology. The error in the required performance in the designed circuits is within 11% when compared to HSPICE simulations. A worst case parameter variations modeling is presented to investigate the impact of variations on MCML circuits as well as designing MCML circuits for variability. Finally, the impact of variations on MCML circuits is investigated with technology scaling and different circuit architectures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».