A Ultra-Low-Power FPGA Based on Monolithically Integrated RRAMs (invited)

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) rely heavily on complex routing architectures. The routing structures use programmable switches and account for a significant share in the total area, delay and power consumption numbers. With the ability of being monolithically integrated with CMOS chips, Resistive Random Access Memories (RRAMs) enable high-performance routing architectures through the replacement of Static Random Access Memory (SRAM)-based programming switches. Exploiting the very low on-resistance state achievable by RRAMs as well as the improved tolerance to power supply reduction, RRAM-based routing multiplexers can be used to significantly reduce the power consumption of FPGA systems with no performance compromises. By evaluating the opportunities of ultra-low-power RRAM-based FPGAs at the system level, we see an improvement of 12%, 26% and 81% in area, delay and power consumption at a mature technology node

FPGA-SPICE: A Simulation-Based Architecture Evaluation Framework for FPGAs

In this paper, we developed a simulation-based architecture evaluation framework for field-programmable gate arrays (FPGAs), called FPGA-SPICE, which enables automatic layout-level estimation and electrical simulations of FPGA architectures. FPGA-SPICE can automatically generate Verilog and SPICE netlists based on realistic FPGA configurations and a high-level eTtensible Markup Language-based FPGA architectural description language. The outputted Verilog netlists can be used to generate layouts of full FPGA fabrics through a semicustom design flow. SPICE simulation decks can be generated at three levels of complexity, namely, full-chip-level, grid-level, and component-level, providing different tradeoff between accuracy and simulation time. In order to enable such level of analysis, we presented two SPICE netlist partitioning techniques: loads extraction and parasitic net activity estimation. Electrical simulations showed that averaged over the selected benchmarks, the grid-/component-level approach can achieve 6.1x/7.5x execution speed-up with 9.9%/8.3% accuracy loss, respectively, compared to the full-chip level simulation. FPGA-SPICE was showcased through three different case studies: 1) an area breakdown analysis for static random access memory-based FPGAs, showing that configuration memories are a dominant factor; 2) a power breakdown comparison to analytical models, analyzing the source of accuracy loss; and 3) a robustness evaluation against process corners, studying their impact on energy consumption of full FPGA fabrics

Function Implementation in a Multi-Gate Junctionless FET Structure

Title from PDF of title page, viewed September 18, 2023Dissertation advisor: Mostafizur RahmanVitaIncludes bibliographical references (pages 95-117)Dissertation (Ph.D.)--Department of Computer Science and Electrical Engineering, Department of Physics and Astronomy. University of Missouri--Kansas City, 2023This dissertation explores designing and implementing a multi-gate junctionless field-effect transistor (JLFET) structure and its potential applications beyond conventional devices. The JLFET is a promising alternative to conventional transistors due to its simplified fabrication process and improved electrical characteristics. However, previous research has focused primarily on the device's performance at the individual transistor level, neglecting its potential for implementing complex functions. This dissertation fills this research gap by investigating the function implementation capabilities of the JLFET structure and proposing novel circuit designs based on this technology. The first part of this dissertation presents a comprehensive review of the existing literature on JLFETs, including their fabrication techniques, operating principles, and performance metrics. It highlights the advantages of JLFETs over traditional metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs) and discusses the challenges associated with their implementation. Additionally, the review explores the limitations of conventional transistor technologies, emphasizing the need for exploring alternative device architectures. Building upon the theoretical foundation, the dissertation presents a detailed analysis of the multi-gate JLFET structure and its potential for realizing advanced functions. The study explores the impact of different design parameters, such as channel length, gate oxide thickness, and doping profiles, on the device performance. It investigates the trade-offs between power consumption, speed, and noise immunity, and proposes design guidelines for optimizing the function implementation capabilities of the JLFET. To demonstrate the practical applicability of the JLFET structure, this dissertation introduces several novel circuit designs based on this technology. These designs leverage the unique characteristics of the JLFET, such as its steep subthreshold slope and improved on/off current ratio, to implement complex functions efficiently. The proposed circuits include arithmetic units, memory cells, and digital logic gates. Detailed simulations and analyses are conducted to evaluate their performance, power consumption, and scalability. Furthermore, this dissertation explores the potential of the JLFET structure for emerging technologies, such as neuromorphic computing and bioelectronics. It investigates how the JLFET can be employed to realize energy-efficient and biocompatible devices for applications in artificial intelligence and biomedical engineering. The study investigates the compatibility of the JLFET with various materials and substrates, as well as its integration with other functional components. In conclusion, this dissertation contributes to the field of nanoelectronics by providing a comprehensive investigation into the function implementation capabilities of the multi-gate JLFET structure. It highlights the potential of this device beyond its individual transistor performance and proposes novel circuit designs based on this technology. The findings of this research pave the way for the development of advanced electronic systems that are more energy-efficient, faster, and compatible with emerging applications in diverse fields.Introduction -- Literature review -- Crosstalk principle -- Experiment of crosstalk -- Device architecture -- Simulation & results -- Conclusio

Runtime Monitoring for Dependable Hardware Design

Mit dem Voranschreiten der Technologieskalierung und der Globalisierung der Produktion von integrierten Schaltkreisen eröffnen sich eine Fülle von Schwachstellen bezüglich der Verlässlichkeit von Computerhardware. Jeder Mikrochip wird aufgrund von Produktionsschwankungen mit einem einzigartigen Charakter geboren, welcher sich durch seine Arbeitsbedingungen, Belastung und Umgebung in individueller Weise entwickelt. Daher sind deterministische Modelle, welche zur Entwurfszeit die Verlässlichkeit prognostizieren, nicht mehr ausreichend um Integrierte Schaltkreise mit Nanometertechnologie sinnvoll abbilden zu können. Der Bedarf einer Laufzeitanalyse des Zustandes steigt und mit ihm die notwendigen Maßnahmen zum Erhalt der Zuverlässigkeit. Transistoren sind anfällig für auslastungsbedingte Alterung, die die Laufzeit der Schaltung erhöht und mit ihr die Möglichkeit einer Fehlberechnung. Hinzu kommen spezielle Abläufe die das schnelle Altern des Chips befördern und somit seine zuverlässige Lebenszeit reduzieren. Zusätzlich können strahlungsbedingte Laufzeitfehler (Soft-Errors) des Chips abnormales Verhalten kritischer Systeme verursachen. Sowohl das Ausbreiten als auch das Maskieren dieser Fehler wiederum sind abhängig von der Arbeitslast des Systems. Fabrizierten Chips können ebenfalls vorsätzlich während der Produktion boshafte Schaltungen, sogenannte Hardwaretrojaner, hinzugefügt werden. Dies kompromittiert die Sicherheit des Chips. Da diese Art der Manipulation vor ihrer Aktivierung kaum zu erfassen ist, ist der Nachweis von Trojanern auf einem Chip direkt nach der Produktion extrem schwierig. Die Komplexität dieser Verlässlichkeitsprobleme machen ein einfaches Modellieren der Zuverlässigkeit und Gegenmaßnahmen ineffizient. Sie entsteht aufgrund verschiedener Quellen, eingeschlossen der Entwicklungsparameter (Technologie, Gerät, Schaltung und Architektur), der Herstellungsparameter, der Laufzeitauslastung und der Arbeitsumgebung. Dies motiviert das Erforschen von maschinellem Lernen und Laufzeitmethoden, welche potentiell mit dieser Komplexität arbeiten können. In dieser Arbeit stellen wir Lösungen vor, die in der Lage sind, eine verlässliche Ausführung von Computerhardware mit unterschiedlichem Laufzeitverhalten und Arbeitsbedingungen zu gewährleisten. Wir entwickelten Techniken des maschinellen Lernens um verschiedene Zuverlässigkeitseffekte zu modellieren, zu überwachen und auszugleichen. Verschiedene Lernmethoden werden genutzt, um günstige Überwachungspunkte zur Kontrolle der Arbeitsbelastung zu finden. Diese werden zusammen mit Zuverlässigkeitsmetriken, aufbauend auf Ausfallsicherheit und generellen Sicherheitsattributen, zum Erstellen von Vorhersagemodellen genutzt. Des Weiteren präsentieren wir eine kosten-optimierte Hardwaremonitorschaltung, welche die Überwachungspunkte zur Laufzeit auswertet. Im Gegensatz zum aktuellen Stand der Technik, welcher mikroarchitektonische Überwachungspunkte ausnutzt, evaluieren wir das Potential von Arbeitsbelastungscharakteristiken auf der Logikebene der zugrundeliegenden Hardware. Wir identifizieren verbesserte Features auf Logikebene um feingranulare Laufzeitüberwachung zu ermöglichen. Diese Logikanalyse wiederum hat verschiedene Stellschrauben um auf höhere Genauigkeit und niedrigeren Overhead zu optimieren. Wir untersuchten die Philosophie, Überwachungspunkte auf Logikebene mit Hilfe von Lernmethoden zu identifizieren und günstigen Monitore zu implementieren um eine adaptive Vorbeugung gegen statisches Altern, dynamisches Altern und strahlungsinduzierte Soft-Errors zu schaffen und zusätzlich die Aktivierung von Hardwaretrojanern zu erkennen. Diesbezüglich haben wir ein Vorhersagemodell entworfen, welches den Arbeitslasteinfluss auf alterungsbedingte Verschlechterungen des Chips mitverfolgt und dazu genutzt werden kann, dynamisch zur Laufzeit vorbeugende Techniken, wie Task-Mitigation, Spannungs- und Frequenzskalierung zu benutzen. Dieses Vorhersagemodell wurde in Software implementiert, welche verschiedene Arbeitslasten aufgrund ihrer Alterungswirkung einordnet. Um die Widerstandsfähigkeit gegenüber beschleunigter Alterung sicherzustellen, stellen wir eine Überwachungshardware vor, welche einen Teil der kritischen Flip-Flops beaufsichtigt, nach beschleunigter Alterung Ausschau hält und davor warnt, wenn ein zeitkritischer Pfad unter starker Alterungsbelastung steht. Wir geben die Implementierung einer Technik zum Reduzieren der durch das Ausführen spezifischer Subroutinen auftretenden Belastung von zeitkritischen Pfaden. Zusätzlich schlagen wir eine Technik zur Abschätzung von online Soft-Error-Schwachstellen von Speicherarrays und Logikkernen vor, welche auf der Überwachung einer kleinen Gruppe Flip-Flops des Entwurfs basiert. Des Weiteren haben wir eine Methode basierend auf Anomalieerkennung entwickelt, um Arbeitslastsignaturen von Hardwaretrojanern während deren Aktivierung zur Laufzeit zu erkennen und somit eine letzte Verteidigungslinie zu bilden. Basierend auf diesen Experimenten demonstriert diese Arbeit das Potential von fortgeschrittener Feature-Extraktion auf Logikebene und lernbasierter Vorhersage basierend auf Laufzeitdaten zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Harwareentwürfen

Fundamentals of SARS-CoV-2 Biosensors

COVID-19 diagnostic strategies based on advanced techniques are currently essential topics of interest, with crucial roles in scientific research. This book integrates fundamental concepts and critical analyses that explore the progress of modern methods for the detection of SARS-CoV-2