MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416884679 · doi:10.37665/srziido91071

A Novel Approach To 3D Chip Stacking

2012· article· W4416884679 sur OpenAlexaff
Sukhi Binapal, Ron Csermak, Mark Vandermeulen

Notice bibliographique

RevueSoldering and Reliability Conferences · 2012
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensON Semiconductor (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApplication-specific integrated circuitFlexibility (engineering)MiniaturizationStackingIntegrated circuitChipIntegrated circuit packagingProcess (computing)SMT placement equipmentElectronic component

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Designers seeking electronic package miniaturization but lacking the resources to utilize custom ASIC or complex 3D integration approaches can now take advantage of chip stacking technology for integrating a range of devices into small, system-in-package (SIP) structures. A robust, innovative approach, suitable for supporting lowto medium-volume applications, has been developed which avoids the cost and/or size penalties typically encountered using traditional multi-chip packaging techniques. Using bare die and vertical interconnect/interposer structures, this stacking technology permits the design of multi-chip assemblies with either identical or dissimilar die, copackaged with discrete and/or integrated passive devices. The approach is independent of ASIC foundry process and does not require through-silicon via (TSV) technology, and is therefore well suited for designs incorporating multiple IC’s from different semiconductor processes or manufacturing sources. Relative to system-on-chip (SOC) ASIC implementations, which carry large upfront NRE costs and long development cycles, 3D co-packaging of heterogeneous devices in customized SIP packages offers a proven, cost-effective alternative with greater design flexibility and reduced time to market. This paper will describe this novel 3D packaging approach and how it can be used in conjunction with discrete and integrated passive components to address package designs where size, weight, and/or performance are at a premium.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,239
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'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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoldering and Reliability ConferencesMême sujet3D IC and TSV technologiesTravaux en français237 207