Exploration of optimal multi-cycle transient fault secured datapath during high level synthesis based on user area-delay budget
Notice bibliographique
Résumé
Detecting error or producing correct output is the primary function of a fault secured system. In the context of multi-cycle transient faults, design space exploration (DSE) of an optimal fault secured datapath based on user constraints of area and delay during high level synthesis (HLS) is considered notorious. This is derived from the fact that generation of a user budget bounded multi-cycle transient fault secured datapath may not be possible for every type of candidate design solution produced during exploration. Additionally, insertion of inapt cut to optimize delay overhead associated with fault security in most cases may not yield optimal solutions in the context of user constraints/budgets. This paper resolves the above problems which has not been addressed in the literature so far by proposing the following novelties: (a) fault secured particle swarm optimization (PSO) driven DSE methodology (b) Techniques to handle multi-cycle transient faults during DSE (c) Schemes for choosing pertinent edges for inserting cut (s) in scheduled Control Data Flow Graph (CDFG) that optimizes the delay overhead associated with fault security. Results of the proposed approach indicated that the fault secured solution found comprehensively minimizes the final cost as well as satisfies the conflicting user budgets. Further, the final fault secured solution yielded is significantly lower in cost compared to solutions obtained through recent similar approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».