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Resumen de Statistical analysis and design of subthreshold operation memories

Manish Rana

  • Esta tesis presenta nuevos métodos basados en una combinación de técnicas estadísticas conocidas para la estimación rápida del rendimiento de la memoria y su aplicación en el diseño de memorias de energia eficiente de sub-umbral. La aparición de los dispositivos para el Internet de las cosas (IOT) y la proliferación del mercado portátil ha presentado el reto de lograr la máxima eficiencia energética por operación de estos dispositivos operados con baterias. La eficiencia de energía es posible si se considera la operacion por debajo del umbral de los circuitos. Sin embargo, la operación confiable de memoria es actualmente inalcanzable en estos bajos niveles de voltaje debido a márgenes de ruido de fuga del circuito de memoria, los cuales se pueden reducir aún más en presencia de variaciones randomicas de procesos. Los métodos estadísticos, que se presentan en esta tesis, hacen que la optimización del rendimiento de las memorias por debajo del umbral computacionalmente factible mediante la simulación SPICE. Presentamos nuevas modificaciones a las técnicas de muestreo estadístico que reducen la sobrecarga de simulación SPICE en la estimación de la probabilidad de fallo de memoria. Estos esquemas de muestreo proporciona una reducción de 40 veces en la búsqueda de puntos de fallo más probable, y 10 veces la reducción en la estimación de la probabilidad de fallo mediante las simulaciones SPICE en comparación con otras propuestas existentes. A continuación, se proporciona un método novedoso para crear modelos sustitutos de los márgenes de memoria con una mejor capacidad de extrapolación que los métodos tradicionales de regresión. Estos modelos, basados en el proceso de regresión Gaussiano, codifican la sensibilidad de los márgenes de memoria con respecto a cada fuente de variación de umbral individual en un núcleo de una sola dimensión. Los modelos propuestos, basados en kernel aditivos, tienen un error 32% menor que el error out-of-sample (es decir, mejor capacidad de extrapolación fuera del conjunto de entrenamiento) en comparacion con el núcleo universal de seis dimensiones como la función de base radial (RBF).

    La tesis también explora las modificaciones topológicas a la celda binaria SRAM para alcanzar velocidades de lectura mas rapidas dentro en el contexto de operaciones en el umbral de tensiones de funcionamiento. Presentamos una celda binaria SRAM de diez transistores que consigue aumentar en 2 veces la operación de lectura en comparacion con las celdas sub-umbral de SRAM de diez transistores existentes, garantizando al mismo tiempo los márgenes de ruido similares. La celda binaria SRAM proporciona una reducción del 70% en energía dinámica a costa del aumento del 42% en la energía de fuga por las operaciones de lectura. Por último, se investiga la eficiencia energética de las células de ganancia eDRAM como una alternativa a los bitcells SRAM en los dispositivos de tamaño limitado IOT. Encontramos que la reducción de la corriente de fuga en el path de escritura es la única manera de reducir la energía de lectura en el Punto Mínimo de Energía (MEP). Además, se estudia el efecto del transistor de dimensionamiento en virtud de la presencia de variaciones de voltaje de umbral en la media de energia de lecture MEP mediante el análisis estadístico basado en la prueba de ANOVA del diseño experimental factorial completo.


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