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Enregistrement W4247631688 · doi:10.1109/aspdac.2005.1466116

Leakage power: trends, analysis and avoidance

2005· article· en· W4247631688 sur OpenAlexaff
D. Blaauw, Anirudh Devgan, Farid N. Najm

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ASP-DAC 2005. Asia and South Pacific Design Automation Conference, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakage (economics)Subthreshold conductionLeakage powerElectronic engineeringTransistorElectrical engineeringScalingComputer scienceCircuit designVoltageEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leakage power is emerging as a key challenge in IC design. Leakage is increasingly exponentially with each technology generation and is expected to become the dominant part of total power. Device threshold voltage scaling, shrinking device dimensions, and larger circuit sizes are causing this dramatic increase in leakage. As leakage varies exponentially with process parameters, yield of the chip is often directly influenced by leakage. Increasing amount of leakage is also critical for power constraint ICs. Traditionally, leakage has been considered as an important design variable in handheld devices and in standby circuit operation. However, this significant increase of leakage now warrants that it be considered as the key design variable in all IC designs. This tutorial presents a comprehensive review of leakage power issues in IC design. The tutorial is organized in four major parts. The first part provides an overview of technology and scaling trends which are causing the significant increase in leakage current. The device physics that leads to subthreshold and gate leakage were described, along with their dependence on circuit design variables. This part of the tutorial also covered basic transistor and circuit techniques to minimize leakage, such as the stack effect. The second part of the tutorial focused on circuit level leakage estimation and avoidance. Use of multiple threshold voltages has been very successful in controlling the leakage of the circuit. Comprehensive description of multiple-Vt techniques for leakage avoidance will be presented along with associated leakage estimation techniques. Multiple-threshold design (MTCMOS) will be described along with its leakage benefits and performance trade-offs. Multiple oxide technology options and associated impact on gate leakage will also be discussed. Third part of the tutorial focuses on chip level effects on leakage. Leakage is heavily dependent on local and global process variations and can vary by an order of magnitude over the technology spread. Leakage estimation techniques which consider both inter and intra die process variations were covered. This part of the tutorial also focuses on chip-level leakage minimization techniques. Leakage minimization techniques such as adaptive body bias (ABB) and power supply control were presented. The last part of the tutorial covers system and circuit architectures for leakage avoidance. In standby mode, the leakage of the circuit can be lowered by putting it a low-leakage state. Caches and memory circuits occupy large percentage of area in model chips. The leakage of caches and memories need to be carefully controlled. This section of the tutorial covered topics including state assignment for leakage minimization, leakage-driven memory and cache circuits and architectures. The tutorial is intended for designers and CAD engineers interested in next generation design techniques and methodologies and emerging power challenges. Basic background of VLSI and CAD is useful though not needed.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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