Soft error reliability using von rocha rosa (11 Ergebnisse)
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Soft Error Reliability Using Virtual Platforms: Early Evaluation of Multicore Systems
Rocha da Rosa, Felipe (Author)/ Ost, Luciano (Author)/ Reis, Ricardo (Author)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Soft Error Reliability Using Virtual Platforms | Early Evaluation of Multicore Systems | Felipe Rocha Da Rosa (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030557065 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[…at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes the benefits and drawbacks inherent in the use of virtual platforms (VPs) to perform fast and early soft error assessment of multicore systems. The authors show that VPs provide engineers with appropriate means to investigate new…and more efficient fault injection and mitigation techniques. Coverage also includes the use of machine learning techniques (e.g., linear regression) to speed-up the soft error evaluation process by pinpointing parameters (e.g., architectural) with the most substantial impact on the software stack dependability. This book provides valuable information and insight through more than 3 million individual scenarios and 2 million simulation-hours. Further, this book explores machine learning techniques usage to navigate large fault injection datasets.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes the benefits and drawbacks inherent in the use of virtual platforms (VPs) to perform fast and early soft error assessment of multicore systems. The authors show that VPs provide engineers with appropriate means to investigate new and mor…e efficient fault injection and mitigation techniques. Coverage also includes the use of machine learning techniques (e.g., linear regression) to speed-up the soft error evaluation process by pinpointing parameters (e.g., architectural) with the most substantial impact on the software stack dependability. This book provides valuable information and insight through more than 3 million individual scenarios and 2 million simulation-hours. Further, this book explores machine learning techniques usage to navigate large fault injection datasets.
