Leaf Cell and Hierarchical Compaction Techniques

Leaf Cell and Hierarchical Compaction Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Kluwer Academic Pub
作者:Bamji, Cyrus/ Varadarajan, Ravi
出品人:
页数:175
译者:
出版时间:1997-5
价格:$ 258.77
装帧:HRD
isbn号码:9780792399469
丛书系列:
图书标签:
  • 数据压缩
  • 层次压缩
  • 叶节点
  • 细胞自动机
  • 算法
  • 数据结构
  • 信息论
  • 计算复杂度
  • 存储优化
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具体描述

Leaf Cell and Hierarchical Compaction Techniques presents novel algorithms developed for the compaction of large layouts. These algorithms have been implemented as part of a system that has been used on many industrial designs. The focus of Leaf Cell and Hierarchical Compaction Techniques is three-fold. First, new ideas for compaction of leaf cells are presented. These cells can range from small transistor-level layouts to very large layouts generated by automatic Place and Route tools. Second, new approaches for hierarchical pitchmatching compaction are described and the concept of a Minimum Design is introduced. The system for hierarchical compaction is built on top of the leaf cell compaction engine and uses the algorithms implemented for leaf cell compaction in a modular fashion. Third, a new representation for designs called Virtual Interface, which allows for efficient topological specification and representation of hierarchical layouts, is outlined. The Virtual Interface representation binds all of the algorithms and their implementations for leaf and hierarchical compaction into an intuitive and easy-to-use system. From the Foreword: '...In this book, the authors provide a comprehensive approach to compaction based on carefully conceived abstractions. They describe the design of algorithms that provide true hierarchical compaction based on linear programming, but cut down the complexity of the computations through introduction of innovative representations that capture the provably minimum amount of required information needed for correct compaction. In most compaction algorithms, the complexity goes up with the number of design objects, but in this approach, complexity is due to the irregularity of the design, and hence is often tractable for most designs which incorporate substantial regularity. Here the reader will find an elegant treatment of the many challenges of compaction, and a clear conceptual focus that provides a unified approach to all aspects of the compaction task...' Jonathan Allen, Massachusetts Institute of Technology

硅基之巅:超越冯·诺依曼架构的计算范式革新 本书聚焦于当前信息技术领域最前沿、最具颠覆性的计算架构演进方向,深入剖析了后摩尔时代背景下,为应对能效墙与数据爆炸性增长挑战而催生的新型计算模式、材料科学突破及其在下一代高性能计算(HPC)中的应用前景。 本书并非关注单一的、局限于传统半导体制造流程中的器件优化或特定的电路级设计,而是将视野投向更宏观的系统级创新,探讨如何从根本上重塑信息处理的物理基础与逻辑结构。 第一部分:新计算范式的黎明:超越经典图灵模型 第一章:计算复杂性的边界与能效瓶颈 本章首先回顾了自晶体管发明以来,计算能力遵循的摩尔定律及其在纳米尺度上面临的物理极限。我们详细分析了当前主流CMOS架构在功耗密度、散热能力以及信息传输延迟方面的内在制约。随后,重点探讨了基于冯·诺依曼瓶颈的系统级效率损失,并引入了“信息等效能耗”(IEPC)的概念,用以量化不同计算模型之间的能效差异。 第二章:存算一体化(In-Memory Computing)的物理实现 我们深入探讨了实现真正意义上存算一体架构所需的核心非易失性存储器(NVM)技术。书中详尽比较了电阻随机存储器(RCM)、相变存储器(PCM)以及铁电存储器(FeRAM)在作为计算媒介时的优势与局限。重点分析了如何利用材料的模拟特性(如电导的渐变性)来实现脉冲域计算(Pulse Domain Computing),以及如何设计新的逻辑单元来直接在存储阵列中执行加法、乘法等基础运算,从而消除数据在处理器和存储器之间频繁搬运的开销。 第三章:神经形态计算的硬件基础与算法映射 神经形态计算(Neuromorphic Computing)被视为模仿生物大脑结构以实现高能效并行处理的关键途径。本章详细介绍了脉冲神经网络(SNN)的硬件加速器设计。我们探讨了如何利用尖峰神经元模型(Spiking Neuron Models)的异步事件驱动特性,设计低功耗的事件驱动逻辑电路。书中特别对忆阻器(Memristor)在实现突触权重存储和动态学习功能中的潜力进行了深入的实验验证与理论建模。 第二部分:材料科学与量子前沿的融合 第四章:新型拓扑材料在信息存储中的应用 本章聚焦于超越传统硅基半导体的材料创新。我们详细介绍了拓扑绝缘体和二维材料(如石墨烯、过渡金属硫化物)在构筑下一代晶体管和存储器件中的前景。重点讨论了如何利用这些材料的独特电子结构(如表面态导电性、强自旋轨道耦合)来实现更快的开关速度和更低的阈值电压,并论述了这些材料如何促进自旋电子学(Spintronics)在逻辑运算中的落地。 第五章:量子计算硬件的容错与扩展性挑战 虽然量子计算(QC)仍处于早期发展阶段,但其对经典计算范式的根本性颠覆不容忽视。本书聚焦于量子计算硬件的工程化挑战,而非纯理论。我们分析了超导量子比特、囚禁离子、拓扑量子比特等主流架构的相干时间、门保真度和可扩展性限制。书中详细探讨了如何构建和优化量子纠错码(QEC)以应对高噪声环境,并对比了不同量子硬件平台在实现通用容错量子计算机的路径选择。 第三部分:系统架构与异构集成 第六章:3D异构集成与芯片堆叠技术 为了克服二维平面设计中的互连延迟和功耗问题,本书深入研究了先进的3D集成技术,如混合键合(Hybrid Bonding)和硅通孔(TSV)。我们分析了如何将不同功能的芯片(如逻辑芯片、高速缓存、NVM阵列)垂直堆叠,实现极短的片间互连。重点阐述了热管理策略和跨层电源分配网络(PDN)的设计,以确保高密度堆叠系统在可靠运行下的性能最大化。 第七章:软件定义硬件与可重构计算 本章讨论了为了适应快速变化的算法需求(如AI模型的迭代),硬件需要具备更高的灵活性。我们研究了现场可编程门阵列(FPGA)的最新进展,特别是面向特定领域架构(DSA)的可重构单元设计。更进一步,本书引入了“软件定义电路”(SDC)的概念,探讨如何通过动态硬件映射和资源调度,在单一物理平台上高效支持多种计算模型(如CNN、Transformer、稀疏矩阵运算)。 第八章:面向数据流的系统级优化 本章超越了指令集架构(ISA)的限制,从数据流的角度重新审视高性能计算系统的设计。我们分析了如何通过流水线化、数据依赖分析和无序执行策略,最小化数据移动和等待时间。书中提供了多核系统中缓存一致性协议的改进方案,以及如何利用最新的网络芯片技术(如CXL/UCIe标准)来构建统一内存层次结构的超级计算集群,从而实现超越传统总线架构的扩展性能。 总结: 本书为致力于下一代计算平台设计、材料科学研究以及系统架构优化的工程师、研究人员和决策者提供了一幅详尽的路线图。它强调跨学科融合的力量,预示着计算能力增长将不再依赖单一的器件微缩,而是源于对信息处理物理本质的深刻理解和系统级的创新集成。

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