Notice bibliographique
Résumé
Multicore platforms are becoming increasingly pervasive in modern embedded systems. System level modeling techniques have enabled creation of fast software models of multicore platforms, commonly known as Virtual Prototypes, for early functional validation of embedded software, before the hardware is available. On the other hand, for accurate performance validation, the complete multicore platform can be implemented as a physical prototype on FPGA. Both virtual platforms and FPGA prototypes have their respective pros and cons. Virtual platforms have the advantage of high speed functional simulation and, typically, scale well with the number of cores. However, the accuracy of performance estimation is sacrificed. FPGA prototypes provide cycle-accurate performance estimation, because the software executes directly on an FPGA implementation of the target cores. However, it takes a significant amount of time to design, implement and test the inter-core communication architecture on the FPGA. \nIn this thesis we propose to design a novel system-level modeling framework, called Hybrid Prototyping. Our goal is to provide the benefits of both virtual platforms and FPGA prototypes. It aims to provide early, fast, and scalable models, similar to virtual platforms, along with the cycle-accuracy of FPGA prototypes. Using hybrid prototyping, embedded software designers will be able to create concurrent applications and accurately analyze the performance implication of their optimizations before the chip is delivered. At the same time, multicore architects will be able to modify the platform model without having to do full system prototyping. Therefore, hybrid prototyping will enable early and reliable multicore embedded system design, resulting in huge productivity gains for both embedded software designers and multicore chip architects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».