Notice bibliographique
Résumé
Electronic devices have come to permeate every aspect of our daily lives, and at the heart of each device is one or more integrated circuits. State-of-the art circuits now contain several billion transistors. However, designing and verifying that these circuits function correctly under all expected (and unexpected) operation conditions is extremely challenging, with many studies finding that verification can consume over half of the total design effort. Due to the slow speed of logic simulation software, designers increasingly turn to circuit prototypes implemented using field-programmable gate array (FPGA) technology. Whilst these prototypes can be operated many orders of magnitude faster than simulation, on-chip instruments are required to expose internal signal data so that designers can root-cause any erroneous behaviour. This thesis presents four contributions to enable rapid and effective circuit debug when using FPGAs, in particular, by harnessing the reconfigurable and prefabricated nature of this technology. The first contribution presents a post-silicon debug metric to quantify the effectiveness of trace-buffer based debugging instruments, and three algorithms to determine new signal selections for these instruments. Our most scalable algorithm can determine the most influential signals in a large 50,000 flip-flop circuit in less than 90 seconds. The second contribution of this thesis proposes that debug instruments be speculatively inserted into the spare capacity of FPGAs, without any user intervention, and shows this to be feasible. This proposal allows designers to extract more trace data from their circuit on every debug turn, ultimately leading to fewer debug iterations. The third contribution presents techniques to enable faster debug turnaround, by using incremental-compilation methods to accelerate the process of inserting debug instruments. Specifically, our incremental optimizations can speed up this procedure by almost 100X over recompiling the FPGA from scratch. Finally, the fourth contribution describes how a virtual overlay network can be embedded into the unused resources of the FPGA device, allowing debug instruments to be modified without any form of recompilation. Experimental results show that a new configuration for a debug instrument with 17,000 trace connections can be made in 50 seconds, thus enabling rapid circuit debug.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».