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Enregistrement W2011527102 · doi:10.1145/503048.503061

EVE

2002· article· en· W2011527102 sur OpenAlexafffund
William Chow, Jonathan Rose

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceField-programmable gate arrayEvent (particle physics)Sequential logicPlace and routeElectronic circuitPath (computing)VirtexCritical path methodDigital electronicsSet (abstract data type)State (computer science)Computer architectureDesign flowHigh-level synthesisParallel computingComputer engineeringEmbedded systemLogic gateAlgorithmOperating systemElectrical engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As FPGAs push ever deeper into mainstream digital design, there is an increasing desire for high-performance circuits. This paper describes a manual editor, called EVE, which can assist a designer to perform manual packing, placement and pipelining of commercial FPGA circuits to achieve a meaningful increase in performance. This effort is inspired by Von Herzen's paper [15] [16], which proposed the notion of an "Event Horizon" - a high-speed circuit design approach in which complete knowledge of the timing effect of every synthesis change is used. It is very laborious to implement circuits using this approach; therefore we try to augment manual design tools in order to make this Event Horizon methodology easier to perform. This paper describes a first step in that direction, which focuses on placement, packing and pipelining. EVE provides an interactive environment that immediately reroutes and timing analyzes after each user circuit modification, giving an exact value for critical path delay. It can also suggest good placement positions and provide flip-flop insertion assist during pipelining. Compared to a state-of-the-art Synthesis and place and route flow, we used EVE to achieve an average of 12.7% higher operating frequency on a set of eight Xilinx Virtex-E circuits of 250 or fewer LUTs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3180,173

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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