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Enregistrement W2160506606 · doi:10.1109/newcas.2005.1496694

A VHDL-Based Technique for an Accurate Estimation-of Leakage Power in Digital CMOS Circuits

2005· article· en· W2160506606 sur OpenAlexaff
Afshin Nourivand, Chunyan Wang, M. Omair Ahmad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpiceLeakage (economics)VHDLCMOSLeakage powerElectronic engineeringComputer scienceElectronic circuitTransistorPower gatingDigital electronicsElectrical engineeringEngineeringEmbedded systemVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate modeling and estimating of the leakage power dissipation in the early stages of the design flow is becoming more important, as the aggressive scaling of transistors results in higher leakage currents. In this work, we present a VHDL-based technique to estimate an accurate leakage power of a design considering the state-dependency of the leakage power. We develop the VHDL models of cells which trace the probability of the static levels of the signals in the course of a simulation. Then, these data are used to calculate the leakage power in the overall design. The leakage power of some benchmark circuits is estimated using the proposed approach and the results are compared with those obtained from SPICE simulation, in order to illustrate the viability of the proposed technique. It is shown that the values of the leakage power obtained by the proposed technique are comparable to those obtained by SPICE, with a reduction of about three orders of magnitude in the simulation time.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,663

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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