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Enregistrement W2164405342 · doi:10.1109/ccece.1998.682733

Low-voltage power-efficient BiDPL logic design and applications

2002· article· en· W2164405342 sur OpenAlexaff
Martin Margala, N.G. Durdle, N.L. Rodnunsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdderPass transistor logicCMOSLogic gateElectrical engineeringLogic levelElectronic engineeringPower (physics)VoltageLogic familyComputer sciencePull-up resistorLow-power electronicsLogic synthesisTransistorBiCMOSEngineeringPhysicsPower consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new logic design, bipolar double pass-transistor logic (BiDPL), and its implementation into a full-adder. At 1.2 V and output loads of 0.1 to 0.7 pF the new logic style has up to 2.9 times better power efficiency than previously reported low-voltage BiCMOS styles and uses between 16 to 32 % less switching power. Under optimal conditions (V/sub dd/=1.6 V), the new design has up to 18% higher power efficiency than conventional CMOS logic for loads of 0.55 to 1 pF and up to 117 % better power efficiency compared to BiCMOS styles for output loads of 0.1 to 0.68 pF. When used to implement a full adder, it is more power-efficient at very low power supply voltages (1.1 to 2 V) than a conventional CMOS adder design and the best low-voltage low-power adder reported in the literature. The proposed BiDPL adder outperforms in power efficiency both designs at 1.5 V by as much as 61 % and 535 % respectively.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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