An LDE-Aware <i>g</i> <sub> <i>m</i> </sub>/<i>I</i> <sub> <i>D</i> </sub>-Based Hybrid Sizing Method for Analog Integrated Circuits
Notice bibliographique
Résumé
Layout-dependent effects (LDEs) have become increasingly more important in the synthesis of analog integrated circuits. In this article, a two-phase hybrid sizing method for high-performance analog circuits is proposed. It consists of gm/ ID-based device characterization, circuit modeling, sensitivity-based constraints for LDEs, mixed-integer nonlinear programming (MINLP) in the first phase, and many-objective evolutionary algorithm (many-OEA)-based sizing in the second phase. In the first phase, accurate device characterization is handled with little modeling effort thanks to the gm/ IDdesign methodology. Then, the LDE parameters that are linked to the normalized dc current are further optimized with the aid of sensitivity analysis. Thus, a variety of electrical, geometrical, and LDE-related constraints can be conveniently integrated into modeling of the sizing problem. In the second phase, the many-OEA-based sizing refiner can further optimize the LDE parameters by using more detailed layout information via our proposed model. A new floorplan variation scheme is also applied to improve computation efficiency and enhance optimization effectiveness. The experimental results demonstrate high efficacy of our proposed methodology in LDE-aware analog sizing optimization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».