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Enregistrement W4312576493 · doi:10.1109/tvlsi.2022.3214793

A Robust Integrated Power Delivery Methodology for 3-D ICs

2022· article· en· W4312576493 sur OpenAlexafffund
Yousef Safari, Boris Vaisband

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésNotationIntegrated circuitComputer sciencePower (physics)Dimension (graph theory)Power domainsElectronic engineeringTopology (electrical circuits)VoltageMathematicsElectrical engineeringEngineeringPhysicsArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inherent advantages of three-dimensional (3-D) integrated circuits (ICs) are well-aligned with the continuous demand for increased density of functionality, reduced latency, the power dissipation of communication, and heterogeneity of modern applications. Delivering power efficiently to highly heterogeneous voltage domains across the tiers of a 3-D IC is, however, a significant challenge. To address the power delivery challenge in 3-D ICs, a robust integrated power delivery methodology is proposed in this article. Recent advancements in the fabrication of high-density integrated passive components, and the area that is available in the vertical dimension of the 3-D construct, are exploited in this work to enable an efficient and robust power delivery system for 3-D ICs. In the proposed approach, one or more layers within the 3-D structure are dedicated to power conversion and regulation, namely, power layers (PLs). A design exploration stage is also provided to determine the number of PLs, distribution of resources between power and functional layers (FLs), assignment of voltage domains to PLs, and voltage levels across the power delivery system. The proposed methodology is compared to three other power delivery topologies and exhibits 1.4–$38\times $and 1.4–$7.1\times $improvement in, respectively, voltage drop and power efficiency. Results are normalized to the total on- and off-chip area dedicated to power conversion and regulation in each topology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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