XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System布线
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
旋转：介入心脏病学 - 高级导管旋转（级别-2）旋转主管：Jon Resar教师博士：Drs。布线，卡斯，米尔
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模拟和接口指南 – 第 1 卷 - Microchip Technology
在设计印刷电路板 (PCB) 时，使用自动布线器很诱人。通常情况下，纯数字电路板（特别是当信号相对较慢且电路密度较低时）就可以正常工作。但是，当您尝试使用布局软件提供的自动布线工具来布局模拟、混合信号或高速电路时，可能会出现一些问题。产生严重电路性能问题的可能性非常大。例如，图 1 显示了两层电路板的自动布线顶层。该电路板的底层如图 2 所示，这些布局层的电路图如图 3a 和图 3b 所示。对于此混合信号电路的布局，设备是手动放置在电路板上的，并仔细考虑了数字和模拟设备的分离。这种布局有几个值得关注的地方，但最麻烦的问题是接地策略。如果在顶层遵循接地迹线，则每个设备都通过该层上的迹线连接。每个设备的第二个接地连接都使用底层，过孔位于电路板最右侧。在检查这种布局策略时，应该立即看到的危险信号是存在多个接地环路。此外，底部的接地返回路径被水平信号线中断。这种接地方案的优点是模拟设备（MCP3202，12 位 A/D 转换器和 MCP4125，2.5V 电压基准）位于电路板最右侧。这种放置可确保数字接地信号不会从这些模拟芯片下方通过。
超高密度 3D 集成电路的热支架
与传统的 2D 计算系统相比，超密集 3D 集成电路（3D IC），例如单片 3D IC（图 1），可以为数据密集型应用带来巨大的能量延迟积（EDP）优势 [1,2]。为了实现这些优势，需要将多层逻辑和存储器（例如，逻辑和/或存储器设备的薄层，以及相关的信号/全局金属布线）以 3D 形式集成，并使用有限长宽比的后端制程（BEOL）层间过孔（ILV）建立超密集（例如，间距 ≤ 100 纳米）垂直连接 [3]。现有的 BEOL 布线结构已经在使用这种纳米级 ILV。3D IC 变得至关重要，因为工艺技术小型化的根本限制使得传统的缩放路径更加困难。但是，必须克服重大的热挑战才能在多个 3D 层上实现高速和高功率计算引擎 [4-5]。如果没有新技术，未来 3D IC 的上层最高温度将大大超过可靠运行所需的上限（例如 [6] 中的 125°C）。我们使用图 1 中的单片 3D IC 来了解 3D 层中的温升和热耗散（详细分析见第 III 部分）。图 1 中的 N 层中的每一层都包含一层高速、高功率硅逻辑器件（例如，计算引擎）和由铜布线和超低κ 层间电介质 (ILD) 组成的 BEOL 层（例如，用于信号布线）。各层通过超密集 ILV 电连接。在某些设计中，每层还存在硅存储器、存储器访问设备和额外的 BEOL。3D IC 由附加的散热器进行外部冷却，散热器将产生的所有热量以散热器比传热系数 h（W/m 2 /K）散发到环境中。最高温度 T j 取决于散热器、环境温度和 N 层的热特性。散热器创新（如 [7]）只需散热器上 10°C 的温升（即 h= 10 6 W/m 2 /K）即可消除 1000 W/cm 2 的热量，尽管
摩托车大洋洲县的高中学生的第一个...
•用于组件制造的机床•机械零件，执行器和原始库存•电子传感器，编程板和计算机•电动机，软管，布线，紧固件和工具•竞争资金支持团队并扩大他们参与州和世界冠军竞赛
快速 IC 设计空间探索的可行性预测
摘要：DARPA POSH 计划与研究界产生共鸣，并指出工程生产力已落后于摩尔定律，导致领先技术节点的 IC 设计成本过高。主要原因是完成设计实施需要大量计算资源、昂贵工具，甚至需要很多天的时间。然而，在此过程结束时，一些设计无法满足设计约束并变得无法布线，从而形成恶性电路设计循环。因此，设计人员必须在设计修改后重新运行整个过程。本研究采用机器学习方法自动识别设计约束和设计规则检查 (DRC) 违规问题，并通过迭代贪婪搜索帮助设计人员在漫长的详细布线过程之前识别具有最佳 DRC 的设计约束。所提出的算法实现了高达 99.99% 的设计约束预测准确率，并减少了 98.4% 的 DRC 违规，而面积损失仅为 6.9%。
