Bridging the gap between soft and hard eFPGA design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Potential cost savings that come from the ability to make post fabrication changes in System-on-Chip (SoC) designs make embeddable Field Programmable Gate Array (eFPGA) cores an attractive design option. However, they are only available as "hard" macros from vendors as a small number of fixed size cores, and may not be optimal in terms of area, power or delay for a given SoC. A "soft" eFPGA methodology [01] [02] based on the ASIC design flow was used to create small amounts of programmable logic but incurs significant overhead. In this thesis, it is shown that this overhead can be reduced by deploying architecture-specific tactical standard cells in the ASIC flow, making eFPGA generation configurable, and imposing a regular structure on eFPGA architectures. For the set of benchmarks considered, the use of tactical standard cells resulted in area and delay savings of 58% and 40% respectively, when compared to cores implemented with generic standard cells [02]. Also, a proposed IP-generator-based approach for eFPGA design is shown to achieve results that are competitive with commercial full-custom hard eFPGA cores. For example, for some large benchmark circuits (over 1000 4-LUTs) the generated eFPGA fabrics were up to 40% smaller than available hard eFPGA cores. Finally, it is shown that a regular structured architecture makes it possible to generate fabrics with logic capacities that gready exceed what was previously possible [02] [15]. In addition, a structured layout approach yielded a 36% reduction (average) in wire lengths.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle