Hybrid Interconnect Infrastructure for Inter-Chiplet Communication in Wafer-Scale Systems
Notice bibliographique
Résumé
The semiconductor industry is shifting towards intimate heterogeneous integration of small chips/dies (chiplets/dielets), rather than focusing on large systems-on-chip (SoCs). The chiplet paradigm promotes heterogeneity, scalability, lower non-recurring engineering cost, shorter time-to-market, and simplified testing. That said, important design and manufacturing challenges must be addressed for chiplet-based platforms to take center stage in semiconductor design. Efficient, scalable, and CMOS-compatible interconnect infrastructure, to ensure signal integrity for inter-chiplet communication, is a key design challenge for chiplet-based systems. This challenge is especially important in wafer-scale systems, where efficient package-level long-range communication is critical.A hybrid inter-chiplet interconnect infrastructure for large-scale chiplet-based systems is introduced in this paper. The proposed infrastructure utilizes electrical and silicon photonics-based interconnects for, respectively, short- and long-range inter-chiplet communication. Architecture and characterization of the proposed infrastructure are discussed. Simulation results confirm that the proposed interconnect infrastructure exhibits an energy consumption of 150, 240, and 305 fJ/bit for, respectively, short-, medium-, and long-range inter-chiplet communication on a wafer-scale integration platform. The proposed hybrid communication system significantly outperforms state-of-the-art electrical medium- and long-range communication with an energy requirement in the range of 0.8-1.17 pJ/bit.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».