Sammanfattning { Vi presenterar nya makromodellering tekniker för att uppskatta energiavledning och toppström dras i en logisk krets för varje ingång vektorpar (vi kallar detta energi-per-cykel respektive toppström-per-cykel). Makromodellerna bygger på att klassificera indatavektorparen på grundval av deras hammingavstånd och med hjälp av en di erent ekvationsbaserad makromodell för varje hammingavstånd. Variablerna i vår makromodell är nollfördröjda övergångsvärden på tre logiska nivåer inuti kretsen. Vi presenterar en automatisk karakteriseringsprocess genom vilken sådana makromodeller kan konstrueras. Makromodellen energiper cykel ger en övergående energivågform, och kan också användas för att uppskatta den rörliga genomsnittliga energin över alla tidsramar, medan makromodellen toppström-per cykel ger toppström som kan användas för att studera IR fall problem. Några viktiga funktioner i denna teknik är: 1) modellerna är kompakta (linjära i antalet ingångar), 2) de kan användas för alla inmatningssekvenser, och 3) karakteriseringen är automatisk och kräver ingen användarintervention. Dessa metoder har implementerats och modeller har byggts och testats för många kretsar. De genomsnittliga fel som observerats vid uppskattningen av energi per cykel och toppström per cykel är under 20 %. Energi-per-cykel modellen kan också användas för att
En hamming-distansbaserad metod studerades av Gupta et al. REF, där de uppskattar energi och toppström för varje ingång vektorpar.
Energy and peak-current per-cycle estimation at RTL
{'venue': 'IEEE Trans. VLSI Syst.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}