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Verbessertes virtuelles Prototyping - Mit RISC-V-Fallstudien (German, Hardcover, 1. Aufl. 2022) Loot Price: R2,377
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Verbessertes virtuelles Prototyping - Mit RISC-V-Fallstudien (German, Hardcover, 1. Aufl. 2022): Vladimir Herdt, Daniel Grosse,...

Verbessertes virtuelles Prototyping - Mit RISC-V-Fallstudien (German, Hardcover, 1. Aufl. 2022)

Vladimir Herdt, Daniel Grosse, Rolf Drechsler

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Dieses Buch stellt eine umfassende Reihe von Techniken vor, die alle wichtigen Aspekte eines modernen Virtual Prototype (VP)-basierten Entwurfsablaufs verbessern. Die Autoren legen den Schwerpunkt auf automatisierte formale Verifikationsmethoden sowie auf fortgeschrittene, abdeckungsgeleitete Analyse- und Testtechniken, die auf SystemC-basierte VP und die zugehoerige Software (SW) zugeschnitten sind. Die Abdeckung umfasst auch VP-Modellierungstechniken, die sowohl funktionale als auch nicht-funktionale Aspekte behandeln, und beschreibt zudem Korrespondenzanalysen zwischen der Hardware- und VP-Ebene, um die auf verschiedenen Abstraktionsebenen verfugbaren Informationen zu nutzen. Alle Ansatze werden ausfuhrlich diskutiert und anhand mehrerer Experimente evaluiert, um ihre Effektivitat bei der Verbesserung des VP-basierten Entwurfsablaufs zu demonstrieren. Daruber hinaus legt das Buch einen besonderen Schwerpunkt auf den modernen RISC-V ISA, mit mehreren Fallstudien, die sowohl Aspekte der Modellierung als auch der VP- und SW-Verifikation abdecken.

General

Imprint: Springer International Publishing AG
Country of origin: Switzerland
Release date: 2023
First published: 2022
Authors: Vladimir Herdt • Daniel Grosse • Rolf Drechsler
Dimensions: 235 x 155mm (L x W)
Format: Hardcover
Pages: 262
Edition: 1. Aufl. 2022
ISBN-13: 978-3-03-118173-3
Languages: German
Subtitles: English
Categories: Books > Professional & Technical > Energy technology & engineering > Electrical engineering > General
Books > Professional & Technical > Electronics & communications engineering > Electronics engineering > Circuits & components
Promotions
LSN: 3-03-118173-5
Barcode: 9783031181733

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