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Enregistrement W2089895929 · doi:10.5555/2616606.2616720

Trade-offs in execution signature compression for reliable processor systems

2014· article· en· W2089895929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDesign, Automation, and Test in Europe · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCyclic redundancy checkChecksumRedundancy (engineering)Embedded systemField-programmable gate arrayError detection and correctionImplementationComputer engineeringSoftwareVariety (cybernetics)Data compressionComputer architectureComputer hardwareAlgorithmDecoding methodsArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As semiconductor processes scale, making transistors more vulnerable to transient upset, a wide variety of microarchitectural and system-level strategies are emerging to perform efficient error detection and correction computer systems. While these approaches often target various application domains and address error detection and correction at different granularities and with different overheads, an emerging trend is the use of state compression, e.g., cyclic redundancy check (CRC), to reduce the cost of redundancy checking. Prior work in the literature has shown that Fletcher's checksum (FC), while less effective where error detection probability is concerned, is less computationally complex when implemented in software than the more-effective CRC. In this paper, we reexamine the suitability of CRC and FC as compression algorithms when implemented in hardware for embedded safety-critical systems. We have developed and evaluated parameterizable implementations of CRC and FC in FPGA, and we observe that what was true for software implementations does not hold in hardware: CRC is more efficient than FC across a wide variety of target input bandwidths and compression strengths.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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