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Enregistrement W4362576217 · doi:10.22215/etd/2022-15387

Arch-Lang : A DSE Tool for Flexible Hardware/Software Co-Design

2022· dissertation· en· W4362576217 sur OpenAlexaff
Joshua Fryer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer architectureMulti-core processorSoftwareInterpreterDataflowDomain (mathematical analysis)Embedded systemArchitectureResource-oriented architectureHardware architectureSoftware developmentSoftware engineeringSoftware designOperating systemProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicore architectures have emerged as an avenue to continue the improvement of software performance even as growth in single-core performance has struggled over the past two decades [1] [2].However, designing for such systems is a more complex task than for single-core, sequential computing.To effectively utilize multicore systems, designers must devise communication strategies, coordinate dataflow between processing elements in a way that avoids erroneous behaviour such as race conditions, and the software's general architecture must be designed in a way that takes advantage of advancements in hardware architecture [3] [4].In this thesis, we present an architecture and domain-specific language that allows software developers to rapidly prototype hardware architectures, software partitioning, and inter-core communication strategies at design time.We demonstrate an interpreter for this domain-specific language, and use it to illustrate a process of experimenting with inter-core communication and software partitioning strategies.i 5.1 Diagram illustrating the key components of a function as implemented.Input and output queues are exclusive to stream functions. . . . . . .5.2 An illustration of a stream packet containing two arguments. . . . . .5.3 An abstract syntax tree generated from the code in Code Sample 5.1.5.4 Illustration of code memory and execution stack while executing the program described in Code Sample 5.2 at two separate times. . . . .5.5 An illustration of core scheduling for a system containing 4 cores.Each core is given one turn within a single time unit (TU). . . . . . . . . .6.1 Program flow diagram of sequential function computation. . . . . . .6.2 Program flow diagram of synchronous-parallel function computation.6.3 Program flow of batch-parallel function computation. . . . . . . . . .6.4 Program flow diagram of F1, F2, and F3 running on a single core. . .6.5 Program flow diagram where F3 is offloaded to a separate core. . . .6.6 Program flow diagram where F2 and F3 are both offloaded to separate cores. . . . . . . . . . . .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,012

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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