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Enregistrement W4416576669 · doi:10.3390/microelectronics1020006

Scaling the Area of Synthesizable FPGA Tiles Across Semiconductor Process Nodes

2025· article· en· W4416576669 sur OpenAlexaff
Mousa Al-Qawasmi, Andy Ye

Notice bibliographique

RevueMicroelectronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField-programmable gate arrayScalingProcess (computing)Routing (electronic design automation)BenchmarkingPlace and route

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthesizable field-programmable gate arrays (FPGAs) have recently gained significant traction due to their low development costs and their ability to adapt to new process technologies. The successful adoption of synthesizable FPGAs requires robust methodologies for estimating the area characteristics of the FPGA tiles in the synthesizable FPGA fabrics. FPGA tile area is used to determine the physical lengths of an FPGA’s routing segments and is therefore crucial to ensuring the accurate benchmarking of newly proposed FPGA architectures. In this work, we present a methodology to estimate the area of synthesizable FPGA tiles across various semiconductor process technologies. The methodology leverages scaling trends in the area of synthesizable FPGA tiles and selected hierarchical blocks to derive scaling factors that can be used to scale the area of synthesizable FPGA tiles across process nodes. The results demonstrate that this methodology achieves a maximum absolute percentage error of less than 10% when scaling the area of synthesizable FPGA tiles across open-sourced 130 nm, 45 nm, 15 nm and 7 nm process nodes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,510

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations0
Publié2025
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