On-the-fly Defect-Aware Design of Circuits based on Silicon Dangling Bond Logic
Notice bibliographique
Résumé
Silicon Dangling Bonds (SiDBs) have emerged as a promising post-CMOS technology for achieving ultra-low power dissipation, establishing themselves as a highly anticipated and environmentally friendly competitor in the realm beyond conventional CMOS. To support the SiDB logic framework, design automation approaches have rapidly evolved. However, at the atomic scale of SiDBs, material imperfections pose a significant roadblock in scaling these devices. Consequently, es-tablished design automation flows, which are defect-agnostic, are inadequate and have not kept pace with the latest experimental findings and advances in fabrication capabilities. A first attempt was recently proposed that extends established defect-agnostic physical design methods by rudimentary defect-aware capabilities. While promising at first glance, in this work, we show that this first attempt yields unsatisfactory results. Subsequently, we present a novel approach that automatically designs a tailored SiDB gate on-the-fly whenever an SiDB gate encounters atomic defects in its vicinity, thereby incorporating these atomic defects into its layout as an integral part. Our experimental evaluations confirm that the proposed approach is capable of designing SiDB circuits of significant complexity and size, even in the presence of atomic defects for the first time. Therefore, this work contributes to advancing this promising post-CMOS technology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».