纳米级计算的概率设计与可靠性评估
1. 纳米级计算中的概率设计
在纳米级计算领域,基于概率的设计方法正逐渐成为研究热点。以与非门(NAND gate)为例,其输出状态为零的概率 (p(x_c = 0)) 是输入状态概率 (p(x_a) = p(x_b)) 的函数。与非门的概率分布是不对称的,在输入均匀分布的情况下,输出为 1 的概率是输出为 0 的概率的三倍,因为只有一种输入组合会产生输出为 0 的结果。这种不对称性对逻辑处理是不利的,如图 5.9 所示,为了获得逻辑裕度,需要 (p(x_a) = p(x_b) > 0.7),并且随着输入概率的增加,由于熵的增加,逻辑裕度会减小。这表明逻辑结构应尽可能对称,以接近 (ln 2 k_bT) 的热极限运行。
2. 基于信号误差的设计
基于马尔可夫随机场(MRF)的架构的目标之一是比传统逻辑电路更接近计算的热极限运行。热噪声对逻辑信号行为的影响可以通过之前定义的吉布斯分布在 MRF 模型中表达:
[p(x) = \frac{1}{Z} e^{-\frac{U_c}{k_bT}}]
其中,(k_bT) 表示热激发中固有的能量,团能量 (U_c) 可以解释为维持给定逻辑状态的势能阱。如果 (U_c) 是 (k_bT) 的很多倍,那么逻辑状态清晰可辨,出错的概率可以忽略不计;反之,如果 (U_c) 接近 (k_bT),热能量波动很容易导致逻辑错误。当 (\frac{U_c}{k_bT} \to 0) 时,所有逻辑状态的概率相等。
以反相器模型为例,逻辑状态名义上为 ({-1, 1}),输入 (x_0) 和输出 (x_1) 的联合概率为:
[p(x_0, x_1) = \frac{1}{Z} e^
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