Notice bibliographique
Résumé
Gate level simulation is a necessary step to verify the correctness of a circuitdesign before fabrication. It is a very time-consuming application, especially in lightof current circuit sizes. Since circuits are continually growing in size and complexity,there is a need for more efficient simulation techniques to keep the circuit verificationtime acceptably small. The use of parallel or distributed simulation is such a technique.When executed on a network of workstations, distributed simulation is alsoa very cost-effective technique. This research focuses on optimization techniques forTime Warp based gate-level logic simulations. The techniques which are described inthis thesis are oriented towards distributed platforms. The first major contributionof this thesis was the creation of an object oriented distributed simulator, XTW. Ituses an optimistic synchronization algorithm and incorporates a number of knownoptimization techniques targeting different aspects of distributed logic simulation.XEQ, an O(1) event scheduling algorithm for this simulator was developed for usein XTW. XEQ enabled us to execute gate level simulations up to 9.4 times fasterthan the same simulator using a skip-list (O(lg n)) event queue. rb-messagea mechanism which reduces the cost of rollback in Time Warp was also developedfor use in XTW. Our experiments revealed that the rb-message mechanism reducedthe number of anti-messages sent in a Time Warp based logic simulation by 76%on average. Moreover, based on the observations that (1)not all circuits should besimulated in parallel and (2) different circuits achieve their best parallel simulationperformance with a different number of compute nodes, an algorithm that uses theK-NN machine learning algorithm was devised to determine the most effective softwareand hardware combination for a logic simulation. After an extensive trainingregime, it was shown to make a correct prediction 99% of the time on whether touse a parallel or sequential simulator. The predicted number of nodes to use on aparallel platform was shown to produce an average execution time which was notmore than 12% of the smallest execution time. The configuration which resulted inthe minimal execution time was picked 61% of the time. A final contribution of thisthesis is an effort to link together commercial single processor simulators making useof Verilog PLI.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».