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Enregistrement W2972465395 · doi:10.1109/cjece.2019.2897624

Fault-Tolerant DSP Core Datapath Against Omnidirectional Spatial Impact of SET

2019· article· en· W2972465395 sur OpenAlexvenueno aff
Deepak Kachave, Anirban Sengupta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatapathTransient (computer programming)Digital signal processingComputer scienceOmnidirectional antennaFault (geology)Fault toleranceEmbedded systemReal-time computingDistributed computingComputer hardwareTelecommunicationsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fault due to the single-event transient (SET) on digital signal processing (DSP) cores has not been thoroughly studied in the research community. Moreover, as the technology scaling becomes more intense, the impact of transient fault now becomes visible both in temporal and spatial domains. Few techniques have been presented in the literature that simultaneously address temporal and the spatial effects of transient fault. However, none of these approaches consider the omnidirectional spatial propagation of transient fault. Furthermore, these approaches have failed to consider the impact of transient fault on switching elements. This calls for methodology to tackle both the temporal and omnidirectional spatial effects of the transient fault on DSP cores. The proposed approach tackles these issues and presents a novel methodology to generate a low-cost fault-tolerant DSP core datapath against temporal (kc-cycle) and omnidirectional spatial (km-unit) impacts of SET.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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