Simulateur compilé dâune description multi-langage des systèmes hétérogènes
Bibliographic record
Abstract
La conception de systèmes hétérogènes exige deux étapes importantes, à savoir : la modélisation\net la simulation. Habituellement, des simulateurs sont reliés et synchronisés\nen employant un bus de co-simulation. Les approches courantes ont beaucoup d’inconvénients\n: elles ne sont pas toujours adaptées aux environnements distribués, le temps\nd’exécution de simulation peut être très décevant, et chaque simulateur a son propre\nnoyau de simulation. Nous proposons une nouvelle approche qui consiste au développement\nd’un simulateur compilé multi-langage où chaque modèle peut être décrit en\nemployant différents langages de modélisation tel que SystemC, ESyS.Net ou autres.\nChaque modèle contient généralement des modules et des moyens de communications\nentre eux. Les modules décrivent des fonctionnalités propres à un système souhaité. Leur\ndescription est réalisée en utilisant la programmation orientée objet et peut être décrite\nen utilisant une syntaxe que l’utilisateur aura choisie. Nous proposons ainsi une séparation\nentre le langage de modélisation et la simulation. Les modèles sont transformés en\nune même représentation interne qui pourrait être vue comme ensemble d’objets. Notre\nenvironnement compile les objets internes en produisant un code unifié au lieu d’utiliser\nplusieurs langages de modélisation qui ajoutent beaucoup de mécanismes de communications\net des informations supplémentaires. Les optimisations peuvent inclure différents\nmécanismes tels que le regroupement des processus en un seul processus séquentiel tout\nen respectant la sémantique des modèles. Nous utiliserons deux niveaux d’abstraction\nsoit le « register transfer level » (RTL) et le « transaction level modeling » (TLM). Le\nRTL permet une modélisation à bas niveau d’abstraction et la communication entre les\nmodules se fait à l’aide de signaux et des signalisations. Le TLM est une modélisation\nd’une communication transactionnelle à un plus haut niveau d’abstraction. Notre objectif\nest de supporter ces deux types de simulation, mais en laissant à l’usager le choix du\nlangage de modélisation. De même, nous proposons d’utiliser un seul noyau au lieu de\nplusieurs et d’enlever le bus de co-simulation pour accélérer le temps de simulation.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.010 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".