A novel framework of Optimizing modular computing architecture for multi objective VLSI designs
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.
Notice bibliographique
Résumé
For the past few years modular design has become the de facto standard for the development of complex VLSI systems. Most of these modular VLSI system designs are generally multi objective in nature with the requisite to tradeoff between many contradictory parameters like speed, power consumed, cost and hardware area. They are heavily used in low end ASIC's which demand low power consumption and cost with acceptable performance and in high end ASIC's with high performance requirement. This paper presents a novel framework for the optimization of computing architecture based on hierarchy factor method. The determination of this hierarchy factor enables the designer to arrange the various resources of the system in the form of an architecture tree based on the application and the user specifications. The resulting structure would act as a pathway for obtaining the optimal architecture design option for multi objective optimization of the computing architecture used in many VLSI designs. The framework for optimization of computing architecture shown in this paper has been deduced and proved mathematically. The proposed method is capable to determine the most influential resource for a certain performance parameter in the whole system which is deduced by considering the mathematical model of the performance metric. The representation of our approach in the form of architecture tree allows easy automation of the process, useful for many multi objective optimized VLSI designs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle