On Error Injection for NoC Platforms: A UVM-Based Generic Verification Environment
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
Error injection has become critically important for testing the reliability of newly designed hardware systems. Evaluating how a design under test (DUT) reacts to different error-injection methodologies is essential for verification engineers to design dependable universal verification methodology (UVM) scoreboards for error-detection purposes. The first main contribution of this paper is to decide on the feasibility and compatibility of some error-injection techniques when used with networks-on-chip (NoC) platforms for simulation and hardware emulation environments. We target a UVM-based error-injection and detection environment with reusable components. Proposed techniques, introducing both positive and negative test scenarios, are applied to two examples of NoC components: 1) a base router and 2) Daniel router. Base router is a simple case study to prove proposed schemes, whereas Daniel router is a complex reconfigurable open-source case study. Daniel router provides the ability to change router architecture with some parameters and applied algorithms. The second main contribution of this paper is to integrate a full UVM environment with various verification approaches. Target approaches include error injection and detection using reusable and generic UVM environment and components for NoC. Network response is inspected according to error type and methodology. Finally, the proposed UVM environment is used to test and verify an N × N 2-D network composed of base routers or Daniel routers.
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.
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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