id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
12,157
2026-02-24T10:47:20.955000Z
2026-02-24T10:47:20.955000Z
Lec.
Но их моделирование остается сложной задачей из-за необходимости воспроизведения тонких деталей, таких как текстуры поверхностей или атмосферные эффекты
false
true
false
12,156
2026-02-24T10:47:19.400000Z
2026-02-24T10:47:19.400000Z
Lec.
A modular generator architecture was developed, including modelling of optical distortions (fisheye and wide-angle lens effects), geometric and photometric transformations, and atmospheric conditions (fog overlay)
false
true
false
12,155
2026-02-24T10:47:17.437000Z
2026-02-24T10:47:17.437000Z
Lec.
P. 126–137.
false
false
false
12,154
2026-02-24T10:47:15.613000Z
2026-02-24T10:47:15.613000Z
Lec.
New York, NY, USA: ACM, 2007
false
false
false
12,153
2026-02-24T10:47:13.834000Z
2026-02-24T10:47:13.834000Z
Lec.
Flattened butterfly // Proceedings of the 34th annual international symposium on Computer architecture
false
false
false
12,152
2026-02-24T10:47:12.018000Z
2026-02-24T10:47:12.018000Z
Lec.
Kim J., Dally W.J., Abts D
true
false
false
12,151
2026-02-24T10:47:10.578000Z
2026-02-24T10:47:10.578000Z
Lec.
P. 642–651. 80
false
false
false
12,150
2026-02-24T10:47:08.801000Z
2026-02-24T10:47:08.801000Z
Lec.
PC-Mesh: A dynamic Parallel Concentrated Mesh // Proceedings of the International Conference on Parallel Processing. 2011
false
false
false
12,149
2026-02-24T10:47:06.886000Z
2026-02-24T10:47:06.886000Z
Lec.
Camacho J. et al
false
false
false
12,148
2026-02-24T10:47:05.477000Z
2026-02-24T10:47:05.477000Z
Lec.
P. 437–445. 79
false
false
false
12,147
2026-02-24T10:47:03.685000Z
2026-02-24T10:47:03.685000Z
Lec.
PyOCN: A Unified Framework for Modeling, Testing, and Evaluating On-Chip Networks // 2019 IEEE 37th International Conference on Computer Design (ICCD)
false
false
false
12,146
2026-02-24T10:47:01.841000Z
2026-02-24T10:47:01.841000Z
Lec.
Tan C. et al
false
false
false
12,145
2026-02-24T10:47:00.254000Z
2026-02-24T10:47:00.254000Z
Lec.
A SystemC modeling and simulation methodology for fast and accurate parallel MPSoC simulation // 2013 26th Symposium on Integrated Circuits and Systems Design (SBCCI)
false
true
false
12,144
2026-02-24T10:46:58.339000Z
2026-02-24T10:46:58.339000Z
Lec.
Roth C. et al
false
false
false
12,143
2026-02-24T10:46:56.599000Z
2026-02-24T10:46:56.599000Z
Lec.
P. 1–25. 77
false
false
false
12,142
2026-02-24T10:46:54.756000Z
2026-02-24T10:46:54.756000Z
Lec.
Vol. 27, № 1
false
false
false
12,141
2026-02-24T10:46:52.886000Z
2026-02-24T10:46:52.886000Z
Lec.
Cycle-Accurate Network on Chip Simulation with Noxim // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. 2017
false
true
false
12,140
2026-02-24T10:46:50.865000Z
2026-02-24T10:46:50.865000Z
Lec.
Catania V. et al
false
false
false
12,139
2026-02-24T10:46:49.429000Z
2026-02-24T10:46:49.429000Z
Lec.
P. 2011–2014. 76
false
false
false
12,138
2026-02-24T10:46:47.717000Z
2026-02-24T10:46:47.717000Z
Lec.
An Efficient Python Approach for Simulation of Poisson Distribution // 2021 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS)
false
false
false
12,137
2026-02-24T10:46:45.715000Z
2026-02-24T10:46:45.715000Z
Lec.
Sharma D.K. et al
false
false
false
12,136
2026-02-24T10:46:43.972000Z
2026-02-24T10:46:43.972000Z
Lec.
P. 543–546. 75
false
false
false
12,135
2026-02-24T10:46:42.163000Z
2026-02-24T10:46:42.163000Z
Lec.
IEEE Computer Society, 2007
false
false
false
12,134
2026-02-24T10:46:40.475000Z
2026-02-24T10:46:40.475000Z
Lec.
NoC topologies exploration based on mapping and simulation models // Proceedings - 10th Euromicro Conference on Digital System Design Architectures, Methods and Tools, DSD 2007
false
false
false
12,133
2026-02-24T10:46:38.696000Z
2026-02-24T10:46:38.696000Z
Lec.
Bononi L. et al
false
false
false
12,132
2026-02-24T10:46:37.085000Z
2026-02-24T10:46:37.085000Z
Lec.
С использованием разработанной библиотеки были проведены исследования: зависимости пропускной способности сети от скорости генерации трафика и от профиля; зависимости задержки в сети от порядка генерации и создания пакетов
false
true
false
12,131
2026-02-24T10:46:35.221000Z
2026-02-24T10:46:35.221000Z
Lec.
После пересечения разница в задержках остается в пределах 10%, кроме трафика bit-reverse, в котором разница после точки пересечения достигает 35%
false
true
false
12,130
2026-02-24T10:46:33.458000Z
2026-02-24T10:46:33.458000Z
Lec.
Задержка при случайном выборе источника критично превышает задержку при последовательном выборе до точки пересечения значений задержек
false
true
false
12,129
2026-02-24T10:46:32.007000Z
2026-02-24T10:46:32.007000Z
Lec.
Таким образом, была выявлена зависимость задержки в сети от порядка генерации и запуска в сеть пакетов
false
true
false
12,128
2026-02-24T10:46:30.444000Z
2026-02-24T10:46:30.444000Z
Lec.
Но после данной точки разница задержек становится несущественной и оба графика сходятся к единому максимальному значению
false
true
false
12,127
2026-02-24T10:46:28.915000Z
2026-02-24T10:46:28.915000Z
Lec.
Начиная с некоторого момента (от 2 до 4,5 флит/цикл) задержка при последовательном выборе источников возрастает по сравнению с задержкой при случайном выборе
false
true
false
12,126
2026-02-24T10:46:27.278000Z
2026-02-24T10:46:27.278000Z
Lec.
При низкой скорости генерации пакетов (в среднем до 1,5–2,5 флит/цикл для разных профилей) задержка при случайном выборе источника увеличивается в 5–15 раз
false
true
false
12,125
2026-02-24T10:46:25.617000Z
2026-02-24T10:46:25.617000Z
Lec.
Все графики продублированы с логарифмической шкалой по оси Y, т.к. логарифмическая шкала лучше отражает порядок изменения задержки
false
true
false
12,124
2026-02-24T10:46:24.007000Z
2026-02-24T10:46:24.007000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля neighbor в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах
false
true
false
12,123
2026-02-24T10:46:22.322000Z
2026-02-24T10:46:22.322000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля tornado в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,122
2026-02-24T10:46:19.796000Z
2026-02-24T10:46:19.796000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля transpose в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,121
2026-02-24T10:46:17.172000Z
2026-02-24T10:46:17.172000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля shuffle в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,120
2026-02-24T10:46:15.151000Z
2026-02-24T10:46:15.151000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-rotation в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,119
2026-02-24T10:46:12.885000Z
2026-02-24T10:46:12.885000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-reverse в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,118
2026-02-24T10:46:10.676000Z
2026-02-24T10:46:10.676000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля bit-complement в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,117
2026-02-24T10:46:08.429000Z
2026-02-24T10:46:08.429000Z
Lec.
Зависимость средней задержки в сети от порядка генерации пакетов для профиля random uniform в стандартном (а) и логарифмическом (б) масштабах. а б
false
true
false
12,116
2026-02-24T10:46:05.914000Z
2026-02-24T10:46:05.914000Z
Lec.
Результаты эксперимента приведены на рис. 33–40. а б
false
true
false
12,115
2026-02-24T10:46:04.169000Z
2026-02-24T10:46:04.169000Z
Lec.
Все тесты были выполнены в сети размером 4х4, т.к. в сети малого размера явнее заметны различия в задержках
false
true
false
12,114
2026-02-24T10:46:02.592000Z
2026-02-24T10:46:02.592000Z
Lec.
Как и в исследовании пропускной способности, были протестированы различные скорости генерации пакетов
false
true
false
12,113
2026-02-24T10:46:00.956000Z
2026-02-24T10:46:00.956000Z
Lec.
Для исследования данной взаимосвязи были сгенерированы все доступные профили в двух режимах: со случайным выбором источника и с выбором источников по очереди
false
true
false
12,112
2026-02-24T10:45:59.331000Z
2026-02-24T10:45:59.331000Z
Lec.
Если количество генерируемых пакетов превышает размерность сети, источник каждый раз выбирается циклически
false
true
false
12,111
2026-02-24T10:45:57.783000Z
2026-02-24T10:45:57.783000Z
Lec.
Для проверки зависимости задержки в сети от порядка генерации пакетов в функцию generatePacketsPairs() был добавлен параметр random_order, который позволяет задавать способ выбора источников пакетов: случайно или подряд
false
true
false
12,110
2026-02-24T10:45:56.168000Z
2026-02-24T10:45:56.168000Z
Lec.
При генерации пакетов с использованием библиотеки на каждой итерации источник выбирается случайно
false
true
false
12,109
2026-02-24T10:45:54.179000Z
2026-02-24T10:45:54.179000Z
Lec.
При исследовании исходных кодов симулятора было выяснено, что при использовании встроенных профилей источники пакетов перебираются последовательно от первого до последнего
false
true
false
12,108
2026-02-24T10:45:52.491000Z
2026-02-24T10:45:52.491000Z
Lec.
При тестировании профиля shuffle средняя задержка выросла с 16 до 315 циклов, т.е. произошло увеличение в 19,7 раз
false
true
false
12,107
2026-02-24T10:45:50.920000Z
2026-02-24T10:45:50.920000Z
Lec.
Максимальная разница значений задержек достигается в сетях с малым количеством узлов (4х4)
false
true
false
12,106
2026-02-24T10:45:49.389000Z
2026-02-24T10:45:49.389000Z
Lec.
Random uniform. 8x8. 800,421. 790,714. -1,2%. 8479. 7774. -8,3%
false
false
false
12,105
2026-02-24T10:45:47.659000Z
2026-02-24T10:45:47.659000Z
Lec.
Random uniform. 8x4. 449,459. 697,58. 55,2%. 7632. 6686. -12,4%
false
false
false
12,104
2026-02-24T10:45:45.792000Z
2026-02-24T10:45:45.792000Z
Lec.
Random uniform. 4x4. 111,04. 217,464. 95,8%. 1621. 1756. 8,3%
false
false
false
12,103
2026-02-24T10:45:44.040000Z
2026-02-24T10:45:44.040000Z
Lec.
Shuffle. 8x8. 480,085. 659,413. 37,4%. 8462. 8738. 3,3%
false
true
false
12,102
2026-02-24T10:45:42.146000Z
2026-02-24T10:45:42.146000Z
Lec.
Shuffle. 8x4. 481,26. 582,619. 21,1%. 8315. 7834. -5,8%
false
true
false
12,101
2026-02-24T10:45:40.267000Z
2026-02-24T10:45:40.267000Z
Lec.
Shuffle. 4x4. 16,0152. 315,154. 1867,8%. 178. 2210. 1141,6%
false
true
false
12,100
2026-02-24T10:45:38.367000Z
2026-02-24T10:45:38.367000Z
Lec.
Bit-reverse. 8x8. 758,965. 1009,47. 33,0%. 9137. 9605. 5,1%
false
false
false
12,099
2026-02-24T10:45:36.494000Z
2026-02-24T10:45:36.494000Z
Lec.
Bit-reverse. 8x4. 105,465. 210,487. 99,6%. 1475. 2149. 45,7%
false
true
false
12,098
2026-02-24T10:45:34.032000Z
2026-02-24T10:45:34.032000Z
Lec.
Bit-reverse. 4x4. 64,6328. 822,106. 1172,0%. 1035. 4335. 318,8%
false
true
false
12,097
2026-02-24T10:45:31.742000Z
2026-02-24T10:45:31.742000Z
Lec.
Разница макс. задержек
false
true
false
12,096
2026-02-24T10:45:30.136000Z
2026-02-24T10:45:30.136000Z
Lec.
Макс. задержка (custom)
false
true
false
12,095
2026-02-24T10:45:28.408000Z
2026-02-24T10:45:28.408000Z
Lec.
Макс. задержка (noxim)
false
false
false
12,094
2026-02-24T10:45:26.696000Z
2026-02-24T10:45:26.696000Z
Lec.
Разница средних задержек
false
true
false
12,093
2026-02-24T10:45:25.252000Z
2026-02-24T10:45:25.252000Z
Lec.
Средняя задержка (custom)
false
true
false
12,092
2026-02-24T10:45:23.849000Z
2026-02-24T10:45:23.849000Z
Lec.
Средняя задержка (noxim)
false
false
false
12,091
2026-02-24T10:45:22.332000Z
2026-02-24T10:45:22.332000Z
Lec.
Размер сети
false
true
false
12,090
2026-02-24T10:45:20.741000Z
2026-02-24T10:45:20.741000Z
Lec.
Сравнение задержек при симуляции СтнК с профилями трафика, встроенными в noxim, и с профилями, сгенерированными при промощи библиотеки
false
false
false
12,089
2026-02-24T10:45:19.057000Z
2026-02-24T10:45:19.057000Z
Lec.
В таблице представлены рассчитанные значения средней и максимальной задержек за все время симуляции при использовании двух видов трафика: предлагаемых по умолчанию в noxim и сгенерированных при помощи разработанной библиотеки
false
true
false
12,088
2026-02-24T10:45:17.387000Z
2026-02-24T10:45:17.387000Z
Lec.
Результаты тестов приведены в табл. 3
false
true
false
12,087
2026-02-24T10:45:15.456000Z
2026-02-24T10:45:15.456000Z
Lec.
При запуске нескольких тестов с малым количеством пакетов средняя и максимальная задержка при использовании сгенерированных профилей трафика в некоторых случаях превосходила соответствующие значения для встроенных в noxim профилей в 2–20 раз
false
true
false
12,086
2026-02-24T10:45:13.863000Z
2026-02-24T10:45:13.863000Z
Lec.
В ходе тестирования с использованием noxim была выявлена новая особенность: результаты симуляции СтнК зависят от порядка, в котором выбираются источники и получатели пакетов
false
true
false
12,085
2026-02-24T10:45:12.213000Z
2026-02-24T10:45:12.213000Z
Lec.
Исследование зависимости характеристик сети от порядка генерации пакетов
false
true
false
12,084
2026-02-24T10:45:10.668000Z
2026-02-24T10:45:10.668000Z
Lec.
В модифицированной версии PyOCN было проведено тестирование зависимости средней задержки в сети от типа трафика, топологии, размерности сети и injection rate
false
true
false
12,083
2026-02-24T10:45:08.826000Z
2026-02-24T10:45:08.826000Z
Lec.
Было проведено исследование зависимости пропускной способности сети от скорости генерации пакетов и от типа трафика
false
true
false
12,082
2026-02-24T10:45:07.049000Z
2026-02-24T10:45:07.049000Z
Lec.
Полученные в результате работы ПО профили трафика были протестированы в двух симуляторах СтнК: noxim и PyOCN
false
true
false
12,081
2026-02-24T10:45:05.177000Z
2026-02-24T10:45:05.177000Z
Lec.
Была разработана функция для графического представления профилей трафика и было создано две функции для генерации файлов для загрузки определенного трафика в симуляторы СтнК
false
true
false
12,080
2026-02-24T10:45:03.582000Z
2026-02-24T10:45:03.582000Z
Lec.
В результате работы была разработана универсальная библиотека функций для генерации синтетических профилей трафика для СтнК
false
true
false
12,079
2026-02-24T10:45:01.927000Z
2026-02-24T10:45:01.927000Z
Lec.
Выводы к разделу 4
false
true
false
12,078
2026-02-24T10:45:00.407000Z
2026-02-24T10:45:00.407000Z
Lec.
Задержка при симуляции neighbor также, как и в случае с mesh, не увеличивается при изменении injection rate
false
true
false
12,077
2026-02-24T10:44:58.941000Z
2026-02-24T10:44:58.941000Z
Lec.
В случае с крупной сетью из 64 узлов при injection rate = 40% задержка всех трафиков превышает 100 циклов, а в симуляциях с bit-complement задержка близка к 1000 циклов начиная с injection rate = 25%
false
true
false
12,076
2026-02-24T10:44:57.270000Z
2026-02-24T10:44:57.270000Z
Lec.
Топология cmesh отличается высокой чувствительностью к injection rate: даже в сети из 16 узлов задержка для bit-complement достигает 250 циклов, для transpose – 40 циклов
false
true
false
12,075
2026-02-24T10:44:55.695000Z
2026-02-24T10:44:55.695000Z
Lec.
Задержка минимальная при симуляции профиля neighbor, с увеличением injection rate она не возрастает
false
true
false
12,074
2026-02-24T10:44:54.182000Z
2026-02-24T10:44:54.182000Z
Lec.
Как и в тестах с разными размерностями, максимальная задержка соответствует профилям bit-complement и bit-reverse, причем она увеличивается в 60 раз при увеличении injection rate до 40%
false
true
false
12,073
2026-02-24T10:44:52.581000Z
2026-02-24T10:44:52.581000Z
Lec.
В сети mesh размером 8х8 ядер задержка резко увеличивается начиная с injection rate = 20%
false
true
false
12,072
2026-02-24T10:44:51.115000Z
2026-02-24T10:44:51.115000Z
Lec.
Минимальные задержки соответствуют профилю shuffle
false
true
false
12,071
2026-02-24T10:44:49.605000Z
2026-02-24T10:44:49.605000Z
Lec.
Не учитывая tornado, максимальная задержка соответствует профилю bit-rotation
false
true
false
12,070
2026-02-24T10:44:48.088000Z
2026-02-24T10:44:48.088000Z
Lec.
В сети butterfly задержка заметно изменяется только при симуляции профиля tornado в крупной сети
false
true
false
12,069
2026-02-24T10:44:46.376000Z
2026-02-24T10:44:46.376000Z
Lec.
К каждому маршрутизатору подключены 2 узла
false
true
false
12,068
2026-02-24T10:44:44.726000Z
2026-02-24T10:44:44.726000Z
Lec.
Зависимость средней задержки от injection rate в сети cmesh с количеством узлов 16 (а) и 64 (б)
false
true
false
12,067
2026-02-24T10:44:43.191000Z
2026-02-24T10:44:43.191000Z
Lec.
Зависимость средней задержки от injection rate в сети mesh с количеством узлов 16 (а) и 64 (б). а б
false
false
false
12,066
2026-02-24T10:44:41.437000Z
2026-02-24T10:44:41.437000Z
Lec.
Зависимость средней задержки от injection rate в сети butterfly с количеством узлов 16 (а) и 64 (б). а б
false
false
false
12,065
2026-02-24T10:44:39.652000Z
2026-02-24T10:44:39.652000Z
Lec.
Резкий рост задержки при увеличении размерности сети связан с тем, что количество связей между маршрутизаторами увеличивается медленнее, чем количество узлов в сети, поэтому повышается нагрузка на каждый канал. а б
false
true
false
12,064
2026-02-24T10:44:37.794000Z
2026-02-24T10:44:37.794000Z
Lec.
Максимальная задержка также возникает при симуляции профиля bit-complement
false
true
false
12,063
2026-02-24T10:44:36.256000Z
2026-02-24T10:44:36.256000Z
Lec.
В топологии cmesh минимальная задержка также связана с профилем neighbor
false
true
false
12,062
2026-02-24T10:44:34.629000Z
2026-02-24T10:44:34.629000Z
Lec.
Профили, при которых наблюдается максимальная и минимальная задержка, совпадают с соответствующими профилями в noxim
false
true
false
12,061
2026-02-24T10:44:32.910000Z
2026-02-24T10:44:32.910000Z
Lec.
В среднем у половины профилей задержка превышает показатели случайного распределения пакетов, у другой половины – оказывается ниже
false
true
false
12,060
2026-02-24T10:44:31.262000Z
2026-02-24T10:44:31.262000Z
Lec.
Задержка минимальна при симуляции профиля neighbor, т.к. при нем пакеты передаются к соседним ядрам и не возникает конфликтов
false
true
false
12,059
2026-02-24T10:44:29.463000Z
2026-02-24T10:44:29.463000Z
Lec.
В топологии mesh максимальная задержка возникает при трафике bit-complement, также повышенная задержка присутствует при симуляции трафиков bit-reverse и tornado
false
true
false
12,058
2026-02-24T10:44:27.599000Z
2026-02-24T10:44:27.599000Z
Lec.
В топологии butterfly задержка зависит от количества узлов линейно и почти одинакова для всех видов трафика
false
true
false