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Enregistrement W1503075202 · doi:10.4271/2008-01-0989

MultiCore Benefits & Challenges for Automotive Applications

2008· article· en· W1503075202 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulti-core processorAutomotive industryComputer scienceEmbedded systemOperating systemEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">This paper will give an overview of multicore in automotive applications, covering the trends, benefits, challenges, and implementation scenarios.</div> <div class="htmlview paragraph">The automotive silicon industry has been building multicore and multiprocessor systems for a long time. The reasons for this choice have been: increased performance, safety redundancy, increased I/O & peripheral, access to multiple architectures (performance type e.g. DSP) and technologies. In the past, multiprocessors have been mainly considered as multi-die, multi-package with simple interconnection such as serial or parallel busses with possible shared memories. The new challenge is to implement a multicore, micro-processor that combines two or more independent processors into a single package, often a single integrated circuit (IC). The multicores allow a computing device to exhibit some form of thread-level parallelism (TLP).</div> <div class="htmlview paragraph">The automotive industry is also increasing complexity and safety with new standards such as IEC61508 and ISO 26262 being implemented. This will enable new systems X-by-wire. To achieve the certification, the electronic architecture will have to be modified to be SIL3 (safety integrity level) compliant. Dual-core is a good candidate with the possibilities of asymmetrical, symmetrical and lockstep configurations.</div> <div class="htmlview paragraph">Developing automotive applications is also bound by specific processes and development methodologies. It requires following guide-lines, recommendations, best-practices and standards e.g. AUTOSAR and OSEK.</div> <div class="htmlview paragraph">The amount of software that is built by auto-code generation may reach more than 50% in some applications. The use of multicore processors requires re-inventing tools: performance modeling, benchmarking of multiprocessor systems, automatic load-balancing, multiprocessor debugging and on chip instrumentation, calibration and fast prototyping.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle