Methodology to Capture Statistical Effect of Process Imperfections on Glitch Suppression in CNFET Circuits and to Improve by Using Approximate Circuits
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanotube field effect transistor (CNFET) technology has shown tremendous potential, and thus extensively studied among the emerging materials-based technologies to replace Si for the post-Si era. However, emerging technologies including CNFET technology suffer from immature, poor process quality, leading to process imperfections, which in turn degrade circuit performance. This paper presents a methodology to evaluate circuit level impact and design solution related with imperfect process. Monte Carlo simulation is applied to consider the statistical nature of the process imperfections. With a specific study on glitch tolerance (important circuit-level performance metric in advanced technology nodes) in CNFET circuits, our simulation framework provides the link between degradation in glitch tolerance with poor process quality. Moreover, we have proposed that approximate circuits can significantly improve glitch tolerance in comparison to precise counterparts, due to lesser nodes, reduced stacked configurations, and reduced number of connections at some nodes because of simpler topologies. With an example of 4-bit adder and 4-bit multiplier circuits, we have demonstrated that approximate circuits are able to lower the glitch vulnerability to an acceptable level, with a tolerable logic error. Moreover, approximate circuits would also relax the requirement on process quality to keep process-induced failures below certain target value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».