Application des systèmes de calcul à haute performance dans les études électrothermiques à l'échelle nanoscopique
Bibliographic record
Abstract
La miniaturisation des MOSFETs a été le carburant de l'industrie semi-conducteur pour quelque dizaine d'années.L'industrie continuera, probablement, son développement à l'avenir en créant de nouveaux concepts et technologies.À long terme, pour arriver à une miniaturisation extrême en comparaison avec l'état de l'art, de nouveaux concepts de transistors sont prévus pour remplacer les MOSFETs conventionnelles.Même dans la prochaine décennie, des corrections dans la modélisation et conception des MOSFETs sont prévues.Au même temps que la miniaturisation arrive aux barrières physiques, de nouveaux phénomènes voient le jour.L'un de ces phénomènes est le transport balistique.Le transport balistique et les autres phénomènes reliés à physique quantique, qui devienne dominant quand les tailles de composant atteignent un certain niveau, ont besoin d'algorithmes de calcul très lourds pour être modélisés avec précision.L'utilisation des techniques de calcul à haute performance (HPC) est une solution prometteuse pour le problème de modélisation et conception de MOSFETs du futur.Dans ce travail, un outil de modélisation créé par les chercheurs à l'université de Perdue est employé comme un algorithme qui modélise de nouveaux effets de transport quantique dans les MOSFETs à double grille.Cet algorithme est parallélisé avec MA TLAB et exécuté sur une infrastructure HPC de consortium CLUMEQ, sous la plate-forme Calcul Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".