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Enregistrement W2534118850 · doi:10.1109/iwsoc.2006.348269

A Hardware/Software Co-Design Approach for VLSI Circuit Partitioning

2006· article· en· W2534118850 sur OpenAlexaff
Shawki Areibi, LI Fu-jian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroBlazeComputer scienceVery-large-scale integrationField-programmable gate arraySpeedupSoftwareEmbedded systemComputer hardwareElectronic design automationSystem on a chipPhysical designParallel computingComputer architectureCircuit design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fiduccia-Mattheyses (F-M) algorithm (1982) has proved to be an efficient algorithm for VLSI circuit partitioning, and it is widely used for several physical design automation applications. As digital circuits are becoming larger and more complex, methods such as the F-M algorithm are becoming slower and less efficient. To accelerate the F-M algorithm, an embedded computing system based on an FPGA chip is proposed. A speedup hardware module handles the computationally intensive functions while an embedded processor (a MicroBlaze soft-core) handles intense memory access operations that cannot be implemented efficiently with dedicated hardware. The co-design system can produce as good results as a pure software implementation, and can achieve better results than a pure-hardware based system by an average of 25%. The co-design based approach achieves results that are 2times faster than the pure-software based design

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 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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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