Resumen

Se ha propuesto un método basado en optimización que utiliza el algoritmo de búsqueda por bisección para evaluar el valor preciso de la Tensión de Retención de Datos (DRV) de una celda de Memoria de Acceso Aleatorio Estática (SRAM) de 6T utilizando tecnología de 45nm en presencia de variaciones en los parámetros del proceso. Además, incorporamos un bloque de Red Neuronal Artificial (ANN) en nuestra metodología propuesta para optimizar el tiempo de ejecución de la simulación. Los valores más altos obtenidos de estos dos métodos se declaran como la DRV. Notamos un aumento en la DRV con la temperatura () y las variaciones en los parámetros del proceso (PVs). La principal ventaja de la técnica propuesta es reducir el tiempo de evaluación de la DRV y, en nuestro caso, observamos una mejora en el tiempo de evaluación de la DRV de , , y veces a 25°C para 3 , 4 , y 5 variaciones, respectivamente, utilizando el bloque ANN en comparación con no utilizar el bloque ANN.

• Materias:Filtro de paso Memristancias Sistemas multicanal Interruptor bidireccional Condensadores
• Subjects:Pass filter Memristances Multichannel systems Bidirectional switch Capacitors
• Palabras claves:Optimización; Algoritmo de búsqueda por bisección; Voltaje de Retención de Datos; DRV; Memoria de Acceso Aleatorio Estático; SRAM; Red Neuronal Artificial; ANN; Tiempo de ejecución de la simulación; Variaciones de parámetros del proceso; Temperatura; Variaciones del proceso; Tiempo de evaluación; 25C; Variaciones
• Keywords:Optimization; Bisection search algorithm; Data Retention Voltage; DRV; Static Random Access Memory; SRAM; Artificial Neural Network; ANN; Simulation run time; Process parameter variations; Temperature; Process variations; Evaluation time; 25C; Variations