The Challenges of Next Generation Automotive Benchmarks
Notice bibliographique
Résumé
More than ever, microcontroller performance in cars has a direct impact on the driving experience, on compliance with improved safety, ever-stricter emissions regulations, and on fuel economy. The simple microcontrollers formerly used in automobiles are now being replaced by powerful number-crunchers whose performance can no longer be measured in MIPS. Instead, their effectiveness is based on a coherent partitioning between analog and digital, hardware and software, tools and methodology. To make an informed choice among the available devices, what the designer needs are benchmarks that are specific to automotive applications, and which provide a realistic representation of how the device will perform in the automotive environment. This presentation will explore the role of new benchmarks in the development of complex automotive applications. The challenges of developing such benchmarks will be provided, the hardware required for their implementation, and the process by which a new suite of benchmarks that addresses these concerns is being implemented by EEMBC. The goal of this suite is to take every factor into consideration in creating an accurate measurement of a system's true performance and thus to develop a benchmark recognized by the worldwide automotive vendors for its efficacy in measuring the performance of every component in automotive applications including microcontroller (μC) cores, buses, peripherals, memory, compilers, profilers, operating systems, software (SW) drivers, and auto code generators. This new benchmark is being targeted to be a tool to define performance requirements between the members of the automotive chain: OEMs, Tierls, silicon suppliers, and tool vendors.
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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 | 0,028 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».