Նիւթ

Վերնագիր: A Self-Learning Dynamic Memory Design Method

Ստեղծողը:

Melikyan, V. Sh. ; Mamikonyan, N. E.

Տեսակ:

Հոդված

Հրապարակման մանրամասներ:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

ՀՀ ԳԱԱ և ՀԱՊՀ Տեղեկագիր. Տեխնիկական գիտություններ =Proceedings of the NAS RA and NPUA: Technical Sciences

Հրապարակման ամսաթիւ:

2020

Հատոր:

73

Համար:

3

ISSN:

0002-306X

Պաշտոնական URL:


Լրացուցիչ տեղեկութիւն:

Մելիքյան Վ. Շ., Մամիկոնյան Ն. Է., Меликян В. Ш., Мамиконян Н. Э.

Այլ վերնագիր:

Ինքնաուսուցվող դինամիկ հիշասարքերի նախագծման մեթոդ ; Самообучающийся метод проектирования динамической памяти

Աջակից(ներ):

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Ծածկոյթ:

268-276

Ամփոփում:

A novel approach to memory design method is presented, which is targeted to generate memories with an acceptable value of timing performance and area increase while optimizing power consumption and the IR drop. The machine learning methods are used for IR drop and refresh cycle time estimations, which help to reduce power consumption. The experimental results show that with the proposed method power consumption is reduced by 10…15% while having a loss of 5…14% in the area. Ներկայացված է հիշողության նախագծման նոր մոտեցում, որի նպատակն է գեներացնել հիշողություն, որը կունենա օպտիմալ հզորության ծախս և IR անկում՝ ժամանակային պարամետրերի և մակերեսի ընդունելի աճի հաշվին։ Oգտագործվել են մեքենայա- կան ուսուցման մեթոդներ` IR անկման և հիշողության թարմացման ժամանակի կանխատեսման համար, որոնք նվազեցնում են հզորության ծախսը: Փորձնական արդյունքները ցույց են տալիս, որ մշակված մեթոդի կիրառմամբ հզորության ծախսը նվազել է 10…15%-ով, մինչդեռ մակերեսի կորուստը մոտ 5…14% է։ Представлен новый подход к методу проектирования памяти с целью создания блоков памяти с приемлемыми значениями временных характеристик и увеличения площади при оптимизации энергопотребления и падении напряжения. Используются методы машинного обучения для оценки времени цикла обновления и падения напряжения, что помогает снизить энергопотребление. Экспериментальные результаты показывают, что с помощью предлагаемого метода энергопотребление снизится на 10…15% при увеличении площади на 5…14%.

Հրատարակութեան վայրը:

Երևան

Հրատարակիչ:

«Պոլիտեխնիկ» տպ.

Ձեւաչափ:

pdf

Նոյնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:264570

Դասիչ:

АЖ 413

Թուայնացում:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Բնօրինակին գտնուելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Նիւթին հաւաքածոները:

Վերջին անգամ ձեւափոխուած է:

Oct 11, 2024

Մեր գրադարանին մէջ է սկսեալ:

Dec 18, 2020

Նիւթին բովանդակութեան հարուածներուն քանակը:

17

Նիւթին բոլոր հասանելի տարբերակները:

https://arar.sci.am/publication/288110

Ցոյց տուր նկարագրութիւնը RDF ձեւաչափով:

RDF

Ցոյց տուր նկարագրութիւնը OAI-PMH ձեւաչափով։

OAI-PMH

Հրատարակութեան անունը Թուական
Melikyan, V. Sh., A Self-Learning Dynamic Memory Design Method Oct 11, 2024

Օբյեկտի տեսակ՝

Նման

Այս էջը կ'օգտագործէ 'cookie-ներ'։ Յաւելեալ տեղեկատուութիւն