La sociedad actual demanda cada vez más aplicaciones computacionalmente exigentes y
que se implementen de forma energéticamente eficiente. Esto obliga a la industria del
semiconductor a mantener una continua progresión de la tecnología CMOS. No obstante,
los expertos vaticinan que el fin de la era de la progresión de la tecnología CMOS se
acerca, puesto que se prevé que alrededor del 2020 la tecnología CMOS llegue a su límite.
Cuando ésta llegue al punto conocido como “Red Brick Wall”, las limitaciones físicas,
tecnológicas y económicas no harán viable el proseguir por esta senda. Todo ello ha
motivado que a lo largo de la última década tanto instituciones públicas como privadas
apostasen por el desarrollo de soluciones tecnológicas alternativas como es el caso de la
nanotecnología (nanotubos, nanohilos, tecnologías basadas en el grafeno, etc.). En esta tesis
planteamos una solución alternativa para poder afrontar algunos de los problemas
computacionalmente exigentes. Esta solución hace uso de la tecnología CMOS actual
sustituyendo la forma de computación clásica desarrollada por Von Neumann por formas
de computación no convencionales. Éste es el caso de las computaciones basadas en lógicas
pulsantes y en especial la conocida como computación estocástica, la cual proporciona un
aumento de la fiabilidad y del paralelismo en los sistemas digitales.
En esta tesis se presenta el desarrollo y evaluación de todo un conjunto de bloques
computacionales estocásticos implementados mediante elementos digitales clásicos. A
partir de estos bloques se proponen diversas metodologías computacionalmente eficientes
que mediante su uso permiten afrontar algunos problemas de computación masiva de forma
mucho más eficiente. En especial se ha centrado el estudio en los problemas relacionados
con el campo del reconocimiento de patrones. / Today's society demands the use of applications with a high computational complexity that
must be executed in an energy-efficient way. Therefore the semiconductor industry is
forced to maintain the CMOS technology progression. However, experts predict that the
end of the age of CMOS technology progression is approaching. It is expected that at 2020
CMOS technology would reach the point known as "Red Brick Wall" at which the
physical, technological and economic limitations of CMOS technology will be unavoidable.
All of this has caused that over the last decade public and private institutions has bet by the
development of alternative technological solutions as is the case of nanotechnology
(nanotubes, nanowires, graphene, etc.). In this thesis we propose an alternative solution to
address some of the computationally exigent problems by using the current CMOS
technology but replacing the classical computing way developed by Von Neumann by other
forms of unconventional computing. This is the case of computing based on pulsed logic
and especially the stochastic computing that provide a significant increase of the
parallelism and the reliability of the systems. This thesis presents the development and
evaluation of different stochastic computing methodologies implemented by digital gates.
The different methods proposed are able to face some massive computing problems more
efficiently than classical digital electronics. This is the case of those fields related to pattern
recognition, which is the field we have focused the main part of the research work
developed in this thesis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UIB/oai:www.tdx.cat:10803/84125 |
| Date | 27 July 2012 |
| Creators | Canals Guinand, Vicente José |
| Contributors | Rosselló Sanz, Josep L., Universitat de les Illes Balears. Departament de Física |
| Publisher | Universitat de les Illes Balears |
| Source Sets | Universitat de les Illes Balears |
| Language | Spanish |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 480 p., application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
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