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Enregistrement W2793377509 · doi:10.1145/3154425

Enhancing FPGAs with Magnetic Tunnel Junction-Based Block RAMs

2018· article· en· W2793377509 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatic random-access memoryField-programmable gate arrayComputer scienceScalabilityMagnetoresistive random-access memoryTunnel magnetoresistanceBlock (permutation group theory)Embedded systemTransistorLogic blockComputer hardwareNon-volatile memoryElectrical engineeringRandom access memoryMaterials scienceVoltageNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While plentiful on-chip memory is necessary for many designs to fully utilize an FPGA’s computational capacity, SRAM scaling is becoming more difficult because of increasing device variation. An alternative is to build FPGA block RAM (BRAM) from magnetic tunnel junctions (MTJ), as this emerging embedded memory has a small cell size, low energy usage, and good scalability. We conduct a detailed comparison study of SRAM and MTJ BRAMs that includes cell designs that are robust with device variation, transistor-level design and optimization of all the required BRAM-specific circuits, and variation-aware simulation at the 22nm node. At a 256Kb block size, MTJ-BRAM is 3.06× denser and 55% more energy efficient and its F max is 274MHz, which is adequate for most FPGA system clock domains. We also detail further enhancements that allow these 256 Kb MTJ BRAMs to operate at a higher speed of 353MHz for the streaming FIFOs, which are very common in FPGA designs and describe how the non-volatility of MTJ BRAM enables novel on-chip configuration and power-down modes. For a RAM architecture similar to the latest commercial FPGAs, MTJ-BRAMs could expand FPGA memory capacity by 2.95× with no die size increase.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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