The impact of timing yield improvement under process variation on flip-flops soft error rate
Notice bibliographique
Résumé
In deeply pipelined synchronous systems, any violation of the timing constraints of the flip-flops can cause the overall system to malfunction. Due to CMOS technology scaling, increased process variations result in a large delay variability causing unacceptable loss in the timing yield. Several variation tolerant techniques are introduced to mitigate this variability challenge by improving the timing yield. In the mean time, devices are getting smaller, faster, and operating at lower supply voltages. These reduced capacitances and power supply voltages combined with the increased chip density to perform more functionality increase the soft errors susceptibility and make it one of the essential design challenges. Moreover, there are many flip-flops topologies that vary in their relative performance and power consumption which make the selection decision very difficult to flip-flops designers especially under variability and soft errors challenges. Therefore, a comparative analysis between these different flip-flops topologies considering these scaling challenges is beneficial to guide the flip-flops designers in selecting the best topology for their specific application constraints. This paper presents a comparative analysis of the timing yield improvement impact on flip-flops soft error rate by using the STMicroelectronics 65-nm CMOS technology. The analyzed flip-flops are compared for power and power-delay product (PDP) overheads to achieve this timing yield improvement. Then, they are compared for the soft error susceptibility. Finally, it is shown that the timing yield improvement improves the flip-flops soft error immunity significantly.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».