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Enregistrement W3147111781 · doi:10.1109/wsc48552.2020.9383948

A dEVS Simulation Algorithm Based on Shared Memory for Enhancing Performance

2020· article· en· W3147111781 sur OpenAlex
Román Cárdenas, Kevin Henares, Patricia Arroba, Gabriel Wainer, José L. Risco‐Martín

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDEVSComputer scienceDiscrete event simulationFormalism (music)ExploitSynchronization (alternating current)Parallel computingDistributed computingOverhead (engineering)Modeling and simulationAlgorithmSimulationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Discrete EVent System Specification (DEVS) formalism provides a unified method to define any discrete-event system accurately. As the complexity of the system under study increases, the necessity of simulation engines with higher performance rises. In this research, we present a chained DEVS simulator, a DEVS-compliant, function-oriented simulation algorithm that exploits shared memory patterns to improve the performance of sequential and parallel simulations. We also illustrate the positive impact of this novel approach executing a set of DEVStone synthetic benchmarks and comparing a state-of-the-art simulation engine with an updated version that implements the chained algorithm. Results show that the chained simulator introduces up to 40% less synchronization overhead than the traditional simulation approach.

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 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,242 · 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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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