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Enregistrement W1578147699

Systemc-clang: An open-source framework for analyzing mixed-abstraction SystemC models

2013· article· en· W1578147699 sur OpenAlexaff
Anirudh Mohan Kaushik, Hiren Patel

Notice bibliographique

RevueForum on specification and Design Languages · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystemCComputer scienceTransaction-level modelingAbstractionRepresentation (politics)Programming languagePlug-inIntermediate languageDatabase transactionTheoretical computer scienceParallel computing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents an open-source framework called systemc-clang for analyzing SystemC models that consist of a mixture of register-transfer level, and transaction-level components. The framework statically parses mixed-abstraction SystemC models, and represents them using an intermediate representation. This intermediate representation captures the structural information about the model, and certain behavioural semantics of the processes in the model. This representation can be used for multiple purposes such as static analysis of the model, code transformations, and optimizations. We describe with examples, the key details in implementing systemc-clang, and show an example of constructing a plugin that analyzes the intermediate representation to discover opportunities for parallel execution of SystemC processes. We also experimentally evaluate the capabilities of this framework with a subset of examples from the SystemC distribution including register-transfer, and transaction-level models.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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