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서보석(Boseok Seo),서영교(Yeongkyo Seo) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
본 논문에서는 Radiation-hardened SRAM cell 중에서도 고집적 공정에서 범용성이 높은 Quatro와 We-Quatro를 시뮬레이션을 통해 각 SRAM cell의 Read and Write Stability를 비교한다. 읽기 정적 잡음 여유(SNM)와 읽기 엑세스 안정성을 비교한다. 쓰기 안정성은 Quatro가 we-Quatro에 비해 많이 떨어지는 확인할 수 있고 읽기 엑세스 안정성 또한 we-Quatro에 비해 좋지 않은 것을 확인할 수 있다. 반면 읽기 SNM에서는 Quatro가 we-Quatro보다 더 좋은 것을 확인할 수 있다. In this paper, we compare the Read and Write Stability of two radiation-hardened SRAM cells, Quatro and We-Quatro, which are known for their versatility in high-density processes, through simulations. We examine the Read Static Noise Margin (SNM) and Read Access Stability of each SRAM cell. It is observed that the write stability of Quatro is significantly lower compared to We-Quatro, indicating a notable difference in write stability between the two. Similarly, the read access stability is also found to be inferior in We-Quatro compared to Quatro. However, it is noted that Quatro exhibits better Read SNM compared to We-Quatro.
에너지 효율적인 DBI를 위한 다수 근사치 인코더 설계
이래인(Raein Lee),서영교(Yeongkyo Seo) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
DBI(Data Bus Inversion) 기술은 데이터 비트 그룹에서 토글 되는 데이터 양이 절반을 초과할 때 inversion flag를 생성하고 데이터를 반전시킴으로써 에너지 소비를 줄이는 기법이다. 이는 데이터 천이를 줄여 커패시턴스의 충전및 방전을 감소시켜 에너지 소비를 감소시킨다. DBI Encoder은 데이터의 토글 수를 카운트하는 요소로 인코딩 회로의 자체적인 에너지가 소비된다. 이전 연구에서 인코딩 회로에 의한 자체적인 에너지를 감소시키기 위해 인코더에 근사치를 적용하였다. 근사치를 적용한 인코더는 latency, area 및 operating power 등을 개선하지만 근사치 기반 인코더는 정확도가 떨어지기때문에 데이터 토글링 감소효과가 낮다. 이 논문에서는 높은 정확도를 갖으며 효율적인 인코더를 제시하여 토글링 감소가 효과적인 근사치 기반 DBI 인코더를 제시한다. DBI (Data Bus Inversion) technology reduces energy consumption by creating an inversion flag and inverting the data when the amount of data toggled in a data bit group exceeds half. This reduces data transitions, reducing charging and discharging of capacitance, thereby reducing energy consumption. DBI Encoder is a component that counts the number of toggles of data, and the encoding circuits own energy is additionally consumed. An approximation was applied to the encoder to reduce the self-energy generated by the encoding circuit. Approximated encoders improve latency, area and operating power. However, since the accuracy of the approximation encoder is low, toggling reduction is not effective. In this paper, we present an approximation-based DBI encoder that is effective in reducing toggling by presenting an encoder with low latency, area, operating power, and high accuracy.