纳米工艺下低功耗通信芯片关键模块的随机计算设计方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61306043
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The issue of unreliable signal transmission on chips is becoming more and more severe under nanoscale process, which hinders the communication chips from taking full advantage of the process advancement. Due to the statistical feature of performance evaluation for communication systems, stochastic computations could increase the reliability by introducing the circuit redundancy. However, such research is still far from completion. Currently, it is considerably hard to further decrease the power consumption of communication chips from the architecture, algorithm, and circuit levels. Based on the stochastic computations, this project utilizes the communication theory to analyze the reliable on-chip signal transmission under noisy and low voltage environment. It could decompose the conventional architecture of algorithm, architecture, and circuit for joint optimization. This project proposes the criterion and optimum method for decomposition for basic communication blocks, and the fusion algorithm for stochastic computations and sampling signal representations as well as the description method for distributed networks. It jointly designs the redundant circuit and architecture for memory under stochastic computations, which could be further applied to the critical blocks with high power consumption in communication chips, such as FFT and LDPC decoder. Thus, this project could lead to excellent solutions of low power consumption to even more complex communication chips. This research provides an important path to low power consumption communication systems, and enhances the understanding on the mechanism of stochastic computations in addition to nanoscale digital signal processing.
纳米工艺下片上信号的非可靠性传输问题日趋严重,使通信芯片不能充分利用半导体工艺进步的好处。由于通信系统性能评价的统计特性,随机计算能利用冗余电路提高其芯片实现的可靠性,但其研究尚处在起步阶段。目前单纯从架构,算法或电路上已很难进一步降低通信芯片的功耗。本课题基于随机计算,借鉴通信理论来研究在低电压下有噪片上信道中数据的可靠传输,突破通信关键模块的算法-架构-电路的框架进行联合优化,提出通信基本单元的可分解性判据和最优分解方法,提出随机网络计算与采样信号表示技术的融合算法以及在分布式网络上的描述方法,得到随机计算下存储器冗余电路和架构的联合设计,并将以上的方法应用于通信芯片中功耗较大的关键模块中,如FFT和LDPC译码器。进而为更复杂的通信芯片提供低功耗解决方案。开展随机计算下通信芯片关键模块设计的研究将为通信系统大幅降低功耗提供重要途径,并加深对随机计算和纳米级数字信号处理内在机理的理解。

结项摘要

本项目进展顺利,积极探索随机计算对于通信基带的影响,提出了一整套基于随机计算的降低功耗的算法和电路设计方法,并设计完成了两款基于随机计算的LDPC译码器,达到了吞吐率和功耗的良好的平衡,并完成了在65nmCMOS工艺下的芯片的10Gbase-T的流片验证,测试结果表明是目前基于随机计算的LDPC译码器的较好实现结果,单芯片吞吐率达到了62.53Gbps,功耗只有1.2W,比同等工艺条件下的同样码型,同样标准下的LDPC减少了14%,充分验证了提出的方法的有效性和可行性。以通信作者和第一作者发表论文8篇,其中发表在IEEE trans. on circuit and system II期刊两篇,在国际著名会议ASSCC,ISCAS,ICASSP等会议上宣口头报告6篇。申请发明专利15项,目前获得授权6项。培养博士硕士研究生6人。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Strategies for Reducing Decoding Cycles in Stochastic LDPC Decoders
减少随机 LDPC 解码器中解码周期的策略
  • DOI:
    10.1109/tcsii.2016.2535038
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS—II: EXPRESS BRIEFS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Di Wu;Yun Chen;Qichen Zhang;Yeong-luh Ueng;Xiaoyang Zeng
  • 通讯作者:
    Xiaoyang Zeng

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其他文献

建设工程招投标合谋研究热点演化及其态势分析
  • DOI:
    --
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈赟
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈赟;张畅
  • 通讯作者:
    张畅
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    卢苏
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    蔡希
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘芬菊

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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