Design and verification of SystemC transaction-level models
Notice bibliographique
Résumé
Transaction-level modeling allows exploring several SoC design architectures, leading to better performance and easier verification of the final product. In this paper, we present an approach to design and verify SystemC models at the transaction level. We integrate the verification as part of the design flow where we first model both the design and the properties (written in Property Specification language) in Unifed Modeling Language (UML); then, we translate them into an intermediate format modeled with AsmL [language based on Abstract State Machines (ASM)]. The AsmL model is used to generate a finite state machine of the design, including the properties. Checking the correctness of the properties is performed on the fly while generating the state machine. Finally, we translate the verified design to SystemC and map the properties to a set of assertions (as monitors in C#) that can be reused to validate the design at lower levels by simulation. For existing SystemC designs, we propose to translate the code back to AsmL in order to apply the same verification approach. At the SystemC level, we also present a genetic algorithm to enhance the assertions coverage. We will ensure the soundness of our approach by proving the correctness of the SystemC-to-AsmL and AsmL-to-SystemC transformations. We illustrate our approach on two case studies including the PCI bus standard and a master/slave generic architecture from the SystemC library.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».