Efficacy of Transistor Interleaving in DICE Flip-Flops at a 22 nm FD SOI Technology Node
Notice bibliographique
Résumé
Fully Depleted Silicon on Insulator (FD SOI) technology nodes provide better resistance to single event upsets than comparable bulk technologies, but upsets are still likely to occur at nano-scale feature sizes, and additional hardening techniques should be explored. Three flip-flop designs were implemented using Dual Interlocked Cell (DICE) latches in a 22 m FD SOI technology node. Additional hardening was implemented in the layout of each design by using transistor spacing and interleaving. Comparisons were made between a standard DICE design and two other designs making use of the new Continuous Active (CnRx) Diffusion construct and guard-gate transistor stacking through alpha particle and heavy ion irradiation. Designs making use of the CnRx construct for performance improvements were more likely to experience upsets due to higher collected charges in the increased diffusion regions. Conversely, transistor stacking showed strong soft error rate resilience because of the natural isolation between transistors in the FD SOI technology. Overall, the efficacy of transistor interleaving in flip-flops using DICE latches was found to be extremely robust in the 22 nm FD SOI technology node.
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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) | 0,000 | 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 ».