Resumen

A medida que la tecnología CMOS se reduce a nanotecnologías, la fiabilidad sigue siendo un tema decisivo en la entrada de diseño de sistemas de circuitos basados en nanotecnologías. En consecuencia, se han propuesto varias metodologías computacionales para evaluar la fiabilidad de estos sistemas de circuitos. Sin embargo, el proceso de cálculo de la fiabilidad se ha convertido en un proceso muy largo y problemático, ya que la complejidad computacional crece exponencialmente con la dimensión de los sistemas de circuitos. Por lo tanto, acelerar la tarea de análisis de la fiabilidad se está convirtiendo rápidamente en una necesidad a la hora de diseñar circuitos integrados lógicos modernos. Con este fin, el artículo analiza, en primer lugar, el desarrollo de una herramienta de fiabilidad automatizada basada en MATLAB mediante la incorporación de la forma generalizada de los enfoques computacionales existentes que se pueden encontrar en la literatura actual. En segundo lugar, se lleva a cabo un estudio comparativo de estos enfoques computacionales con un conjunto de circuitos de prueba estándar. Por último, el artículo continúa con la búsqueda del límite de error exacto para puertas defectuosas individuales, ya que desempeña un papel importante en la fiabilidad de los sistemas de circuitos.

• Materias:Ingeniería electrónica Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Video Coding Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:sistemas de circuitos, fiabilidad, enfoques computacionales, circuitos de prueba de referencia estándar, puertas individuales defectuosas, varias metodologías computacionales, papel, tecnología cmos, estudio comparativo, complejidad computacional
• Keywords:circuit systems, reliability, computational approaches, standard benchmark test circuits, individual faulty gates, several computational methodologies, paper, cmos technology, comparative study, computational complexity