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Enregistrement W2035613082 · doi:10.1117/12.459248

Extendable COTS multicomputer/CPU design for an MCAO control system

2003· article· en· W2035613082 sur OpenAlexaff
Leslie Saddlemyer, Jennifer Dunn, Malcolm J. Smith, Corinne Boyer

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBenchmark (surveying)DecompositionEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many reconstructors, or Real Time Controllers (RTC), for mono-conjugate AO systems are currently operating with many more about to be commissioned. The advent of faster and more efficient CPUs has permitted this task to be accomplished on a single processing element, for all but the highest order systems. However, the demands on the RTC increase by an order of magnitude or so in the case of a Multi-Conjugate AO (MCAO) system. Multiple Wavefront Sensors (WFS) and multiple deformable mirrors increase the complexity, processing load and data flow rates that the RTC must deal with. No currently available single processing unit is capable of meeting this demand and retain the advantages of a cost-effective, flexible system. Multiple processing units must be employed. We present in this paper a general architecture that addresses these issues. We present an analysis of the requirements of the Gemini South MCAO system on the RTC. This is followed by an algorithmic decomposition that simplifies the problem, lending itself to the use of commercially available multi-CPU single board computers. This is supported by the results of benchmark tests aimed at verifying the capabilities of one sample SBC. We conclude by presenting a description of the extendability of this architectural approach in the face of yet higher demands such as more mirrors, WFSs or complexity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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