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  • 高速极短距离有线数据接口是芯粒间互连的重要技术方案。传统的基于电流模逻辑的连续时间线性均衡器由于高电源电压和无源器件的使用已经无法满足芯粒间数据接口高密度、小型化、低功耗的需求。针对该问题,本文提出了一种带中频补偿的反相器型连续时间线性均衡器,可在极短距离应用中传输28 Gb/s非归零信号以及56 Gb/s四电平脉冲幅度调制信号。本设计采用28 nm CMOS工艺实现,核心面积仅为400 μm2。经过-9.4 dB@14 GHz的极短距离信道后,基于版图的仿真结果表明,所提出的连续时间线性均衡器使28 Gbaud的非归零信号与四电平脉冲幅度调制信号眼宽分别提升0.14 UI与0.41 UI,眼高提升328 mV与119 mV,56 Gb/s 四电平脉冲幅度调制信号工况下功耗为6.12 mW。
    2024年03月12日
  • 稀疏矩阵求解是SPICE仿真的重要部分,目前求解所使用的算子通常为通用浮点计算单元,运算速度受限。本文通过改进通用浮点算子中加/减和乘单元,使其在SPICE仿真专用背景下能实现更快的求解速度。对传统加减单元使用舍入并行延时优化算法和双路径设计方案,利用香农扩展、非精确前导零补偿等手段优化了电路的关键路径延时。对传统乘单元通过改变传统压缩拓扑层结构、优化注入值算法中舍入进位等逻辑改善了相关延时。最终,在TSMC 28 nm工艺下对双精度浮点求解速度分别为0.46 ns和0.79 ns,对比Synopsys公司的DW库单元延时分别减小33.4%和7.1%,面积分别减小4.62%和1.6%。实验结果表明,改进后浮点单元能有效降低矩阵单次求解步骤的时间,在一定程度上加速瞬态仿真整体速度。
    2024年02月27日
  • 随着先进工艺的演进,泄漏功耗在集成电路总功耗中的占比不断增大,已逐渐成为制约电路功耗降低的重要因素之一。在已有的漏功耗优化方法中,基于阈值电压分配的方法具有指数关系的功耗优化效果,并且对已进行的布局布线不产生影响,因而被广泛采用。然而,在商用签核工具中,为了保持伪线性复杂度而限制了底层算法所做的全局搜索,使得难以获得最优结果。 本文提出一种基于图神经网络和强化学习的联合优化框架RL-LPO,实现高效的门单元阈值电压分配。 在RL-LPO中,采用图神经网络GraphSAGE编码电路的时序和物理信息对目标单元及其局部邻域信息进行聚合;采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习算法,在奖励函数的指导下,考虑漏功耗和时序变化进行阈值电压的分配。 本文提出的门单元阈值电压分配框架RL-LPO在28 nm工艺下由IWLS2005和Opencores基准电路进行验证,与商用签核工具相比,在不增加时序违例的前提下,RL-LPO降低了至少2.1%的额外漏功耗,并实现了至少4.2倍的加速。
    2024年02月27日
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