Prédiction de performance de matériel graphique dans un contexte avionique par apprentissage automatique
Bibliographic record
Abstract
No great genius has ever existed without some touch of madness -Aristote iv REMERCIEMENTSMon directeur de recherche, M. Guy Bois, m'a gracieusement invit prendre part son projet de recherche malgr mon ignorance en rapport aux systmes embarqus en avionique.Malgr nos diffrences d'expertises, j'espre que ma contribution en vision par ordinateur enrichira son projet et les relations qu'il entretient avec nos entreprises partenaires.Grce lui, il m'a t possible d'obtenir l'exprience d'un stage Mitacs Acclration qui a pu me guider vers un sujet de recherche d'actualit.Grce lui, il m'a aussi t possible de jouir sans casse-tte d'une aide financire tout fait agrable. vous, je dis merci!Grce vous, je suis maintenant un passionn des circuits numriques.Bien que remise par l'intermdiaire de mon directeur de recherche, mon aide financire provient de certains organismes qui contribuent grandement la recherche scientifique au Canada.Je tiens remercier le Centre de recherche en sciences naturelles et en gnie du Canada (CRSNG), l'organisme but non-lucratif Mitacs, ainsi que le Consortium en arospatial pour la recherche et l'innovation au Canada (CRIAQ).Grce vous, il m'a t possible de rpondre mes besoins primaires et d'avoir pu mener succs toute cette merveilleuse exprience qu'est ma matrise.Une grande inspiration en lien au choix de mon sujet de recherche provient de l'entreprise partenaire mon stage Mitacs.Il s'agit d'un grand meneur dans le domaine de la fabrication et la vente de simulateurs de vols.Je tiens remercier CAE, et en particulier mon superviseur de stage M. Jean-Pierre Rousseau, qui a pu me permettre de choisir un sujet de recherche dont les rpercussions sont directement applicables un problme rel.J'aimerais aussi remercier mon collgue et ami Bao Lin, qui m'a fait parvenir du th de Chine durant toutes mes tudes de matrise.Nos discussions de politique et d'histoire chinoise, ainsi que nos rves de projets futurs ont pu carburer nos nuits blanches dans le laboratoire.Enfin, j'aimerais remercier mes parents, mon amoureuse et mes ami(e)s pour leur support moral, affectif et psychologique.Il arrive qu'on nglige l'importance de ce type de support, mais je suis maintenant certain que sans vous je n'aurais pas pu mener terme cette aventure.v RSUMLe matriel informatique graphique destin aux ordinateurs de bureau ou aux systmes embarqus traditionnels, ainsi que leur interface de programmation ne peuvent pas tre utiliss dans les systmes avioniques puisqu'ils ne se conforment pas aux rgles de certifications DO-254 et DO-178B.Toutefois, on remarque le faible nombre d'outils de conceptions qui encadrent le dveloppement d'applications graphiques avioniques, et ce malgr l'apparition de matriel graphique avionique de plus en plus performants.Suivant par exemple la mthode classique de conception en V, les ingnieurs doivent d'abord effectuer des choix de conception relis la slection du matriel graphique avant de dbuter une quelconque implmentation de code.Ainsi, il peut tre difficile d'valuer la pertinence de ces choix en valuant les performances de traitement du matriel graphique puisque l'engin graphique n'aurait pas ncessairement t dvelopp.Je propose donc un outil de conception permettant de prdire les performances de matriel graphique en termes d'images par secondes (FPS), bas sur OpenGL SC.L'outil cre des modles nonparamtriques de performance du matriel en analysant, l'aide d'algorithmes d'apprentissage, le temps de dessin de chaque image, lors du rendu d'une scne 3D synthtique.Cette scne est rendue quelques reprises en faisant vari certaines de ses caractristiques spatiales (nombre de sommets, taille de la scne, taille des textures, etc.) qui font parte intgrante du logiciel de vision synthtique habituellement dvelopp dans ce domaine.Le nombre de combinaisons de ces caractristiques utilises durant l'entranement supervis des modles de performance n'est qu'un trs petit sousensemble de toutes les combinaisons, le but tant de prdire par extrapolation celles manquantes.Pour valider les modles, une scne 3D fournie par un partenaire industriel est dessine avec des caractristiques non traites durant la phase d'entranement, puis le FPS de chaque image rendue est compar au FPS prdit par le modle.La tendance centrale de l'erreur de prdiction est ensuite dmontre comme tant moins de 4 FPS.vi
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".