列级读出电路是目前提升平面图像传感器读出效率最为明显的方式,但是对于亿级像素超大面阵规模下的大数据大负载高速读出,列级到输出级并串转换中的列级缓冲设计面临极大的挑战.本文提出一种基于双反馈环路的列级缓冲设计方法,该方法通...列级读出电路是目前提升平面图像传感器读出效率最为明显的方式,但是对于亿级像素超大面阵规模下的大数据大负载高速读出,列级到输出级并串转换中的列级缓冲设计面临极大的挑战.本文提出一种基于双反馈环路的列级缓冲设计方法,该方法通过在列级缓冲的近端输出与远端输出间实现双反馈环路,有效抑制了列级总线的超大寄生参数对建立时间的影响,同时确保了低噪声高动态下的模拟信号精度.基于55 nm互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺,在一款12288×12288像素规模的红外图像传感器中进行了成功的应用,结果表明:与传统列级缓冲相比,本文提出的双反馈环路列级缓冲设计方法可以将上升建立时间缩短23.4%,下降建立时间缩短21.9%,亿级高速图像传感器的帧率提升29.6%.展开更多
文章研究并解决数据中心的远程内存直接读取(remote direct memory access, RDMA)技术的网络拥塞控制问题。针对主流拥塞控制算法数据中心量化拥塞通知(data center quantized congestion notification, DCQCN)的收敛速度慢和缺乏硬件...文章研究并解决数据中心的远程内存直接读取(remote direct memory access, RDMA)技术的网络拥塞控制问题。针对主流拥塞控制算法数据中心量化拥塞通知(data center quantized congestion notification, DCQCN)的收敛速度慢和缺乏硬件实现方案的不足,提出可参数硬件化的数据中心量化拥塞通知(parameterized DCQCN,DCQCN-p)算法,该算法通过优化拥塞流的速度因子a、g调整速度比例Rc,并通过电路设计减少降速的频次;通过建立算法模型和搭建网络仿真NS-3平台,对比DCQCN-p算法在面临拥塞时单个调度流速度调整的性能以及多个调度流并发情况下的时延和吞吐量。仿真结果表明:在单个流面临拥塞时,DCQCN-p算法的数据传输速率比DCQCN算法的提高了50%;DCQCN-p算法在链路上最小速率为13.28 Gbit/s,相较于DCQCN、TIMELY、数据中心传输控制协议(data center transmission control protocol, DCTCP)算法,分别增长了24%、48%、23%;DCQCN-p算法(方差65%)的带宽分配公平性相较于TIMELY算法(方差216%)和DCTCP算法(方差191%)表现出显著的性能提升。展开更多
文摘列级读出电路是目前提升平面图像传感器读出效率最为明显的方式,但是对于亿级像素超大面阵规模下的大数据大负载高速读出,列级到输出级并串转换中的列级缓冲设计面临极大的挑战.本文提出一种基于双反馈环路的列级缓冲设计方法,该方法通过在列级缓冲的近端输出与远端输出间实现双反馈环路,有效抑制了列级总线的超大寄生参数对建立时间的影响,同时确保了低噪声高动态下的模拟信号精度.基于55 nm互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺,在一款12288×12288像素规模的红外图像传感器中进行了成功的应用,结果表明:与传统列级缓冲相比,本文提出的双反馈环路列级缓冲设计方法可以将上升建立时间缩短23.4%,下降建立时间缩短21.9%,亿级高速图像传感器的帧率提升29.6%.
文摘文章研究并解决数据中心的远程内存直接读取(remote direct memory access, RDMA)技术的网络拥塞控制问题。针对主流拥塞控制算法数据中心量化拥塞通知(data center quantized congestion notification, DCQCN)的收敛速度慢和缺乏硬件实现方案的不足,提出可参数硬件化的数据中心量化拥塞通知(parameterized DCQCN,DCQCN-p)算法,该算法通过优化拥塞流的速度因子a、g调整速度比例Rc,并通过电路设计减少降速的频次;通过建立算法模型和搭建网络仿真NS-3平台,对比DCQCN-p算法在面临拥塞时单个调度流速度调整的性能以及多个调度流并发情况下的时延和吞吐量。仿真结果表明:在单个流面临拥塞时,DCQCN-p算法的数据传输速率比DCQCN算法的提高了50%;DCQCN-p算法在链路上最小速率为13.28 Gbit/s,相较于DCQCN、TIMELY、数据中心传输控制协议(data center transmission control protocol, DCTCP)算法,分别增长了24%、48%、23%;DCQCN-p算法(方差65%)的带宽分配公平性相较于TIMELY算法(方差216%)和DCTCP算法(方差191%)表现出显著的性能提升。
