MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149692095 · doi:10.1109/ccece.2011.6030508

Integrated scheduling, allocation and binding in High Level Synthesis for performance-area tradeoff of digital media applications

2011· article· en· W2149692095 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Decoding methodsHeuristicHigh-level synthesisDigital signal processingMetric (unit)Performance metricComputer engineeringAlgorithmComputer hardwareMathematical optimizationField-programmable gate arrayEngineeringMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel Genetic Algorithm based exploration approach for integrated scheduling, allocation and binding in High Level Synthesis for Digital Media applications. The contributions of the proposed approach in this paper are: (a) Exploration of performance-hardware area tradeoffs of DSP digital media applications (b) Novel multi structure topology for chromosome encoding (c) Introduction of a novel cost function based on data pipelined performance-hardware area constraints (d) Novel load factor heuristic for chromosome decoding (e) Novel seeding process of the initial population based on serial and parallel implementation logic (f) Novel merit score (M-score) technique to assess the efficiency of the proposed approach (g) Novel cost value (C-value) metric that assesses the quality of final integrated solution. The proposed approach obtained an improvement of ≈ 2 % in quality of final solution compared to a current technique as well as achieved an efficiency of 58.33 % compared to same current approach, when applied on the digital media applications.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,158 · 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

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEmbedded Systems Design TechniquesTravaux en français237 207