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Enregistrement W3199475090 · doi:10.1109/jssc.2021.3109167

A 112-Gb/s PAM-4 Low-Power Nine-Tap Sliding-Block DFE in a 7-nm FinFET Wireline Receiver

2021· article· en· W3199475090 sur OpenAlex
James Bailey, Hossein Shakiba, Ehud Nir, Grigory Marderfeld, Peter Krotnev, Marc-Andre LaCroix, David Cassan, Davide Tonietto

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

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWirelineComputer scienceDigital signal processingDigital subscriber lineElectronic engineeringComputer hardwareEngineeringTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\times $ </tex-math></inline-formula> 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">−12</sup> is 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-mV <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">RMS</sub> . 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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