簡易EKVパラメータの自動抽出ツールのワークフロー

人工ニューラルネットワーク（ANN）アクセラレータの高性能とエネルギー効率に対する需要の増加により、さまざまなアプリケーション特化型集積回路（ASIC）が開発されています。さらに、低消費電力のIoTデバイスの急速な導入は、非常に効率的な計算を必要とし、その結果、異なる領域での低消費電力ハードウェア実装の探求が求められています。本論文では、超低消費電力のデジタル・タイム・コンバータ（DTC）を使用しながら、0.201 mm2のアクティブ面積を占める空間的に展開された時間ドメインアクセラレータを提案します。提案されたDTCは、ラダード・インバーター（LI）回路を使用して実装されており、従来のインバーター基盤のDTCよりも3  ×  少ない消費電力を達成し、異なるプロセスコーナー、供給電圧、温度変動において信頼性のある性能を提供します。65nm CMOSでの合成後結果は、提案されたコアが116 TOPS/Wの優れたエネルギ効率、4 GOPSのスループット、および20 GOPS/mm2の面積効率を達成することを示しています。提案されたコアは、以前の時間ドメインアクセラレータと比較して、2.4 - 47  ×  改善したエネルギ効率を達成しています。

出典: IEEE Xplore

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