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Enregistrement W4235520433 · doi:10.1109/aspdac.2004.1337565

An approach for reducing dynamic power consumption in synchronous sequential digital designs

2004· article· en· W4235520433 sur OpenAlexaff
Noureddine Chabini, Marilyn Wolf

Notice bibliographique

RevueASP-DAC 2004: Asia and South Pacific Design Automation Conference 2004 (IEEE Cat. No.04EX753) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetimingDynamic voltage scalingComputer scienceBenchmark (surveying)ScalingSequential logicDynamic demandCombinational logicPower (physics)Digital electronicsVoltageParallel computingAlgorithmElectronic circuitLogic gateMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of minimizing dynamic power consumption by scaling down the supply voltage of computational elements off critical paths is widely addressed in the literature for the case of combinational designs. The problem is NP-hard in general. To address this problem in the case of synchronous sequential digital designs, one needs to move some registers while applying voltage scaling. Moving these registers shifts some computational elements from critical paths, and can be done by basic retiming. Integrating basic retiming and voltage scaling to address this NP-hard problem cannot in general be done in polynomial run-time. We propose to first apply a guided retiming and then to apply supply voltage scaling on the retimed design. We devise new polynomial time algorithms to realize this guided retiming, and the supply voltage scaling on the retimed design. Experimental results on known benchmarks have shown that the proposed approach can reduce dynamic power consumption by factors as high as 61% for single-phase designs with minimal clock period. Also, they have shown that it can solve optimally the problem, and produce converter-free designs with reduced dynamic power consumption. For large size circuits from ISCAS'89 benchmark suite, the proposed algorithms run in 15s-1h.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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