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Enregistrement W2299845815

Area optimizations in fpga architecture and cad

2005· article· en· W2299845815 sur OpenAlexaff
Valavan Manohararajah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField-programmable gate arrayComputer scienceMultiplexerEmbedded systemRouting (electronic design automation)Static random-access memoryFlexibility (engineering)Gate arrayComputer architectureComputer hardwareMultiplexing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field programmable gate arrays (FPGAs) are an increasingly popular implementation medium for digital circuits. An FPGA is a prefabricated piece of silicon that can be configured by the user to implement any digital circuit. This ability enables them to offer two key advantages over other implementation technologies: low cost and fast time-to-market. However, the flexibility they offer comes at a steep price. Circuits implemented in FPGAs are three times slower and ten times larger than an equivalent circuit implemented using standard cells or mask programmed gate arrays. This dissertation presents area optimizations in FPGA architecture and CAD. The primary focus is on a new area efficient adaptive FPGA (AFPGA) architecture. An AFPGA is obtained from an FPGA by replacing a fraction of the configuration SRAM with adaptive SRAM whose functionality changes in response to changes in a control signal. Adaptive programmable structures (logic elements, multiplexers, and routing switches) are produced wherever adaptive SRAM is used, and the resulting structures can be shared by two subcircuits that are not required to “exist” simultaneously. To support the new architecture, a new CAD flow is proposed and a set of CAD tools

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 enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,180

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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