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高速门级同步全加器设计
摘要：加法是数字计算机系统的基础。本文介绍了三种基于标准单元库元素的新型门级全加器设计：一种设计涉及 XNOR 和多路复用器门 (XNM)，另一种设计利用 XNOR、AND、反相器、多路复用器和复合门 (XNAIMC)，第三种设计结合了 XOR、AND 和复合门 (XAC)。已与许多其他现有的门级全加器实现进行了比较。基于对 32 位进位纹波加法器实现的广泛模拟；针对高速（低 V t ）65nm STMicroelectronics CMOS 工艺的三个工艺、电压和温度 (PVT) 角，发现基于 XAC 的全加器与所有门级同类产品相比都具有延迟效率，甚至与库中可用的全加器单元相比也是如此。发现基于 XNM 的全加器具有面积效率，而基于 XNAIMC 的全加器在速度和面积方面与其他两种加法器相比略有折衷。I. 简介二进制全加器通常位于微处理器和数字信号处理器数据路径的关键路径中，因为它们是几乎所有算术运算的基础。它是用于许多基本运算（如乘法、除法和缓存或内存访问的地址计算）的核心模块，通常存在于算术逻辑单元和浮点单元中。因此，它们的速度优化对于高性能应用具有巨大的潜力。1 位全加器模块基本上由三个输入位（例如 a、b 和 cin）组成并产生两个输出（例如 sum 和 cout），其中' sum'指两个输入位'a'和'b'的总和，cin 是从前一级到这一级的进位输入。此阶段的溢出进位输出标记为“ cout ”。文献 [1] – [10] 中提出了许多用于全加器功能的高效全定制晶体管级解决方案，优化了速度、功率和面积等部分或所有设计指标。在本文中，我们的主要重点是使用标准单元库 [11] 中现成的现成组件实现高性能全加器功能。因此，我们的方法是半定制的，而不是全定制的。本文主要关注逻辑级全加器的新颖设计，并从性能和面积角度重点介绍了与许多其他现有门级解决方案的比较。从这项工作中得出的推论可用于进一步改进晶体管级的全加器设计。除此之外，本文还旨在提供教学价值的附加值。本文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了 1 位二进制全加器的各种现有门级实现。第 3 节提到了三种新提出的全加器设计。第 4 节详细介绍了模拟机制和获得的结果。最后，我们在下一节中总结。
4位二进制填充加法器，带有快速随身携带数据表（Rev. E）
• Bypass capacitor placement – Place near the positive supply terminal of the device – Provide an electrically short ground return path – Use wide traces to minimize impedance – Keep the device, capacitors, and traces on the same side of the board whenever possible • Signal trace geometry – 8mil to 12mil trace width – Lengths less than 12cm to minimize transmission line effects – Avoid 90° corners for signal traces – Use an unbroken ground plane在信号迹线下方 - 带有地面的信号迹线周围的洪水填充区域 - 对于超过12厘米的迹线•使用阻抗控制的迹线•源 - 端端使用输出附近的串联阻尼电阻器•避免分支；缓冲信号必须单独分支
使用完整加法器的研究探索FinFET和GNRFET ...
随着技术的不断发展，由硅制成的传统晶体管使设备变得更小，更强大，正面临着局限性。为了克服这些挑战，正在探索包括FinFET和GNRFET在内的新型晶体管。finfets以3D设计，以改善对电流的控制，非常适合非常小的设备。gnrfets，由石墨烯（非常薄的材料）制成，承诺效率更好，速度更快，并且由于其独特的特性而使用的功率更少。本文通过分析它们在电路中的性能进行比较，专门针对一个称为“完整加法器”的常用电路。我们发现，尽管FinFET非常适合当前需求，但GNRFET提供了更好的能源效率，并且可能是电子产品的未来，尤其是在节省功率很重要的设备中。分析强调了如何将每种类型的晶体管应用于下一代电子产品中，帮助工程师设计更强大和节能的设备。关键字：FinFET，GNRFET，纳米级晶体管，石墨烯Nanoribbons，3D栅极结构，静电控制，短通道效应，高载流子迁移率，低功率操作，半导体技术，小型技术，小型技术，小型化，设备制造，高级CMOS，高级CMOS，下一代电子产品。1。简介
适合低功耗应用的全加器
摘要：在电子处理系统中，二进制数的加法是一项基本运算。通过分析并与其他传统加法器进行比较，展示了一位低功耗混合全加器的性能改进。与其他传统全加器电路相比，1 位低功耗混合全加器被认为是提高电路速度的好方法。在该分析论文中，使用 EDA 工具实现了一位低功耗混合全加器，并使用通用 90nm CMOS 技术在 5 伏电压下进行了仿真分析，并在各种电压下与其他传统全加器进行了比较。为了将 1 位低功耗混合全加器与其他传统加法器在各种参数（例如静态和动态功耗、延迟和 pdp（功率延迟积））下的比较，考虑了 1 位低功耗混合全加器最适合各种低功耗应用。
具有高效金字塔加法器结构的 Braun 乘法器的算术应用实现
tmohanrao2020@gmail.com 摘要：乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用，因为与其他设备相比，它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中，功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件，因为与任何其他元件相比，它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中，使用金字塔加法器，它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量，但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器，那么与普通的 16 位加法器相比，这种金字塔加法器使用的门更少，延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟，因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词：MUX，FPGA，DSP，加法器，2.1块，2.2块
量子半加器的设计与实现及...
量子机器学习是量子计算和经典机器学习的结合。它有助于解决一个领域到另一个领域的问题。量子计算能力有利于以更快的速度处理大量数据。在这方面，量子计算能力有利于以更快的速度处理如此庞大的数据。经典机器学习是试图在数据中寻找模式并使用这些模式来预测未来事件。另一方面，量子系统产生的典型模式是经典系统无法产生的，从而假设量子计算机可能在机器学习任务上超越经典计算机。因此，这项工作的全部动机是使用量子力学理解和分析半加器和全加器电路设计。关键词：量子，IBMQ
研究文章有效地设计了QCA全贴纸，低功耗
对高性能和能量计算系统的连续市场需求已将计算范式和技术转向纳米级量子量子点蜂窝自动机（QCA）。在本文中，已经提出了新型的能量和有效的基于QCA的加法器/减法器设计。首先，设计了一个基于QCA的3输入XOR门，然后实现了完整的加法器和完整的减法器。通过QCAPRO估计器工具在开尔文温度t 2上通过不同类型的能量（C 0.5 EK，C 1.0 EK和C 1.5 EK）测试了所提出的设计的功耗。qcadesigner 2.0.03软件用于评估所提出设计的仿真结果。在细胞数，区域和功率耗散方面，提出的设计比常规设计具有更好的复杂性。
田口方法和响应面分析用于设计全加器 S 中的高性能单壁碳纳米管束互连
本研究尝试设计全加器中的高性能单壁碳纳米管 (SWCNT) 束互连。为此，使用 HSPICE 软件中的仿真研究了电路性能，并考虑了 32 纳米技术。接下来，使用田口方法 (TA) 分析了几何参数（包括纳米管直径、束中纳米管之间的距离以及束的宽度和长度）对全加器中 SWCNT 束互连性能的影响。田口灵敏度分析 (TSA) 的结果表明，束长度是影响电路性能的最有效参数（约占功率耗散的 51% 和传播延迟的 47%）。此外，与其他参数相比，纳米管之间的距离对响应的影响很大。此外，响应面法 (RSM) 表明，增加互连长度 (L) 会提高功率耗散的输出。随着互连线宽度 (W) 和碳纳米管直径 (D) 的增加，功耗也增加。减小束中碳纳米管之间的距离 (d) 会导致功耗增加。如果考虑互连线长度和宽度 (L、W) 以及碳纳米管直径 (D) 的参数的最大值以及束中碳纳米管之间距离 (d) 的最小值，则功耗最高。结果还表明，互连线长度 (L) 的增加会增加传播延迟。最后，报告了最佳参数，并使用不同方法 (TA 和 RSM) 比较了优化系统的性能。结果表明，用不同方法预测的全加器中 SWCNT 束互连线最优设计的性能差异小于 6%，根据工程标准是可以接受的。