Probabilistic timing analysis of time‐randomised caches with fault detection mechanisms
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
In the real‐time systems domain, time‐randomised caches have been proposed as a way to simplify software timing analysis, i.e. the process of estimating the probabilistic worst case execution time (pWCET) of an application. However, the technology scaling of the cache memory manufacturing process is rendering transient and permanent faults more and more likely. These faults, in turn, affect a system's timing behaviour and the complexity of its analysis. In this study, the authors propose a static probabilistic timing analysis approach for time‐randomised caches that is able to account for the presence of faults – and their detection mechanisms – using a state‐space modelling technique. Their experiments show that the proposed methodology is capable of providing tight pWCET estimates. In their analysis, the effects on the estimation of safe pWCET bounds of two online mechanisms for the detection and classification of faults, i.e. a rule‐based system and dynamic hidden Markov models (D‐HMMs), are compared. The experimental results show that different mechanisms can greatly affect safe pWCET margins and that, by using D‐HMMs, the pWCET of the system can be improved with respect to rule‐based detection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle