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Enregistrement W4413926131 · doi:10.1109/tcad.2025.3605537

<i>QuickCell</i> : Fast Automatic Design of Standard Cells for Silicon Dangling Bond Logic

2025· article· en· W4413926131 sur OpenAlexaff
Jan Drewniok, Marcel Walter, Samuel Sze Hang Ng, Konrad Walus, Robert Wille

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Circuits and Semiconductor Failure Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDangling bondSiliconComputer scienceMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years,Silicon Dangling Bond(SiDB) logic has emerged as a promising beyond-CMOS technology due to its integration density and operating frequency. This advancement is driving the development of comprehensive design automation workflows, including physical simulators and gate design tools. Unlike conventional circuit technology, where logic is implemented through transistors, SiDB logic utilizes quantum dots with variable charge states. By strategically arranging these dots, standard logic functions like OR, AND, NAND, etc. can be implemented, which are usually provided asStandard Cellsin design processes. However, finding such arrangements that implement a given Boolean function is a tremendously complex task that involves considering numerous candidates and verifying them through computationally expensive physical simulation. Hence, the automatic obtainment of SiDB logic layouts is thus far limited to simple 2-input functions only— which already require substantial computation resources. In contrast, conventional physical design algorithms for VLSI have long transitioned from single-gate considerations to multi-input standard cells. To address this challenge, this paper proposesQuickCell: A fast algorithm for automatic standard cell design for SiDB logic that uses dedicated search space pruning techniques. In an extensive experimental evaluation, it is demonstrated that combining these pruning techniques yields 1) a drastic reduction of the search space amounting to up to six orders of magnitude, 2) a corresponding decrease of the runtime by up to a factor of 91, 3) the capability to handle more complex functionality, as, e. g., utilized in standard cells, for the first time, significantly narrowing the gap between SiDB logic and conventional CMOS design paradigms, and 4) a significant speedup compared to physical simulation (up to a factor of 10 000), with near independence from the number of I/O pins when determining the non-operationality of a given layout. This efficiency makes these techniques—and by extensionQuickCell—a powerful enabler for the design of complex standard cells.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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'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
Publié2025
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Résumé présentoui

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