Early Verification of the Power Delivery Network in Integrated Circuits
Notice bibliographique
Résumé
The verification of power grids in modern integrated circuits must start early in the design process when adjustments can be most easily incorporated. We adopt an existing early verification framework. The\nframework is vectorless, i.e., it does not require input test patterns and does not rely on simulating the power grid subject to these patterns. In this framework, circuit uncertainty is captured via a set of current constraints that capture what may be known or\nspecified from circuit behavior. Grid verification becomes a question of finding the worst-case grid behavior which, in turn, entails the solution of linear programs (LPs) whose size and number is proportional to the size of the grids. The thesis builds on this systematic framework for dealing with circuit uncertainty with the aim of improving efficiency and expanding the capabilities handled within.\nOne contribution introduces an efficient method based on a sparse approximate inverse technique to greatly reduce the size of the required linear programs while ensuring a user-specified over-estimation margin on the exact solution. The application of the\nmethod is exhibited under both R and RC grid models. Another contribution first extends grid verification under RC grid models to\nalso check for the worst-case branch currents. This would require as many LPs as there are branches. Then, it shows how to adapt the approximate inverse technique to speed up the branch current verification process. A third contribution proposes a novel approach to reduce the number of LPs in the voltage drop and branch current\nverification problems. This is achieved by examining dominance relations among node voltage drops and among branch currents. This\nallows us to replace a group of LPs by one conservative and tight LP. A fourth contribution proposes an efficient verification technique under RLC models. The proposed approach provides tight conservative\nbounds on the maximum and minimum worst-case voltage drops at every node on the grid.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».