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Enregistrement W4244938795 · doi:10.1109/dac.2003.1219137

Design of a 17-million gate network processor using a design factory

2004· article· en· W4244938795 sur OpenAlexaboutno aff
G.-E. Descamps, S. Bagalkotkar, S. Ganesan, S. Iyengar, A. Pirson

Notice bibliographique

RevueProceedings 2003. Design Automation Conference (IEEE Cat. No.03CH37451) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactory (object-oriented programming)Computer scienceNetwork processorComputer networkProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon Access Networks taped out in one year four high performance SoC products: a high-end Network Processor and three associated Co-processors, providing the industry with the highest performance OC-192 Data Plane Processing solution. The four chips are shipping for revenue and went into production from first silicon with no mask change. They were designed using state-of-the-art 0.13μm technology and collectively represent about 750-million transistors, implementing a variety of analog, digital, high-speed memory and functional blocks. This contribution describes the design of the Packet Processor and some of the key aspects of Silicon Access Networks' design methodology that enabled to accomplish repeatable "first pass silicon" successes, despite system complexity challenges. The 175-million transistor iPP was simultaneously designed in three locations (San Jose/CA, Raleigh/NC, Ottawa/Canada). Bring-up and pre-production showed that first silicon met all its targets: power, speed, yield and complete functionality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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