A 112-Gb/s PAM-4 Low-Power Nine-Tap Sliding-Block DFE in a 7-nm FinFET Wireline Receiver
Notice bibliographique
Résumé
Practical realization of decision feedback equalizers (DFEs) has to date been limited to at most two taps in 100-Gb/s long-reach (LR) wireline applications due to significant power, area, and timing costs. This article presents a systolic many-tap low-complexity sliding-block decision feedback equalizer (SB-DFE) that overcomes the implementation challenges of conventional DFEs with no performance loss. A nine-tap configuration is demonstrated in a 112-Gb/s analog-to-digital converter (ADC)-digital signal processing (DSP) four-level pulse amplitude modulation (PAM-4) LR wireline receiver implemented in 7-nm FinFET. The architecture partitions the received signal into overlapping but computationally independent blocks thereby breaking the feedback loop of the DFE and allowing logic pipelining. Unlike existing feedback-breaking techniques, the computational overhead of the SB-DFE can be made arbitrarily small for any tap count—indeed, we show the practicality of SB-DFE implementations exceeding 30 taps. Optimized pipeline cuts are employed to minimize the latency through the SB-DFE while maintaining timing margin. The nine-tap SB-DFE is paired with a five-precursor tap feedforward equalizer (FFE) and compared to a two-tap-DFE 15-tap-FFE reference DSP implemented in the same receiver. A bit error rate of 2$\times $10−12is measured over a 36-dB loss channel—at least an order-of-magnitude reduction compared to the reference DSP. Power is reduced by 0.33 pJ/b. DSP gate area is reduced by 30%. Noise tolerance is improved by 0.2-mVRMS. Error-free operation is demonstrated on an RS(544,514) KP4 forward error correction (FEC)-encoded link even when the DFE tap values are manually stressed. Techniques for further reduction in complexity are described.
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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) | 0,001 | 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 ».