Power and Area Efficient Sub-threshold 6T SRAM with Horizontal Local Bit-Lines and Bit-Interleaving
Notice bibliographique
Résumé
SRAM in the typical microprocessor consumes a substantial amount of on-chip area and significantly contributes to static power dissipation.Previous studies have shown that sub-threshold operation presents a minimum energy point that is optimal if ultralow power consumption is desired.However, the standard 6T SRAM cell does not operate at sub-threshold voltages.Instead, designs with higher transistor counts are typically used for sub-threshold operation.These designs generally have low integration density.This study presents a new SRAM architecture with minimum area that utilizes a modified 6T SRAM cell for sub-and near-threshold operation in ultra-low power applications.This new architecture introduces horizontal bit-lines, mitigates halfselect disturb, and supports bit-interleaving.The proposed design's stability was thoroughly tested in the presence of process, temperature, and voltage variations, and compared to the standard 6T and traditional 8T cells.A 32kb SRAM block implementing the proposed architecture was designed, simulated, and contrasted to a traditional 8T SRAM cell block.The simulated 32kb SRAM block operates at a maximum frequency of 544.8 khz and 6.70 Mhz for the read and write operations, respectively, and consumes 0.586 pJ/bit in the read operation and 0.17 pJ/bit in the write operation.A very similar 32kb SRAM block consisting of the traditional 8T SRAM cell was found to have a maximum frequency of 544.8 kHz and 2.89 Mhz for the read and write operations, respectively, and consumes 0.736 pJ/bit in the read operation and 0.205 pJ/bit in the write operation.The results show that the proposed design has lower power consumption than the 8T SRAM block, comparable read performance, and better write performance.This was all achieved while only having a 10% increase in area per bit over the conventional 6T thin-cell layout. I would like to thankProfessor Maitham Shams, my thesis supervisor, for accepting me as a graduate student, his support, and guidance.Professor Dimitrios Makrakis
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».