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Enregistrement W4384158358 · doi:10.1109/aiiot58121.2023.10174303

Path Balancing for Reducing Dynamic Power Consumption in Digital Designs Containing IP-Blocks

2023· article· en· W4384158358 sur OpenAlexaff
Noureddine Chabini, Marilyn C. Wolf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputational complexity theoryPath (computing)ComputationPower (physics)Combinational logicInteger programmingDigital electronicsInteger (computer science)Parallel computingLogic gateAlgorithmElectronic circuitEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When paths between computational elements of a digital design do not have the same propagation delay, then signals at the inputs of one of these computational elements could arrive at different moments. Signals arriving early than necessary can create switching activities in the computational element if no action is taken. This leads to consuming power for useless computation. One approach to overcome this situation is to balance the length of all paths using strategies like gate resizing and/or voltage scaling. However, when the computational elements are IP Blocks (blocks from a third party), then the designer is not allowed to optimize inside the computational elements to make paths balanced; instead, buffers can be inserted in some paths while making all the paths of equal length. Inserting buffers will not change the design’s functionality since signals at the input and output of a buffer are the same. We propose an Integer Linear Programming to this problem, which allows inserting a minimal number of buffers, and more than one buffer can be inserted in any path compared to existing approaches. Also, in this paper, computational elements can have different execution delays to produce their output bits, which is not the case in published approaches. Our proposed approach solves the problem for both combinational and clocked sequential digital designs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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