FMI 3 Simulation Runtime in Rust | Dweve FMI

Dweve FMI aborda la deriva de la plataforma en la simulación. Los perfiles de punto fijo y las comprobaciones de backend hacen que las diferencias sean visibles antes de que lleguen a un caso de seguridad.

Biblioteca de aritmética de punto fijo que impulsa la determinismo de FMI.

Motor de recuperación binaria determinista.

Infraestructura de prueba criptográfica para el razonamiento de IA.

Ejecute el oscilador amortiguado en dos objetivos compatibles y compare las salidas. Las comprobaciones de referencia exponen cualquier divergencia antes de que entre en un caso de seguridad.

Comprobaciones de referencia respaldadas por MPFR

Dos preguntas deciden la adquisición: dónde se ejecuta y quién controla la evidencia. Dweve FMI se ejecuta en el hardware que ya posee, en las instalaciones o en una región europea, mientras que el modelo y el registro de validación permanecen dentro de una frontera que usted elige.

El modelo y la evidencia siguen siendo suyos

Ejecute el ejemplo, compare los resultados

Una afirmación de seguridad necesita algo más que una promesa. Revisa el contrato de resultados, la matriz de objetivos compatibles y el método de validación basado en MPFR; luego ejecuta el mismo ejemplo en dos máquinas y compara la salida antes de decidir dónde encaja FMI.

Sin tiempo perdido conciliando resultados

Un único registro de seguridad declarado

La razón para importar es operativa, no técnica. Al comparar la misma simulación bajo un único contrato declarado en cada máquina, ves dónde difiere un objetivo antes de cerrar el caso de seguridad. Los equipos ya no tienen que conciliar diferencias en silencio. El trabajo se ejecuta en el hardware que ya posees, y un cambio a equipos nuevos cuenta con una vía de validación explícita.

Un proveedor, una hoja de ruta, un precio que no fijas tú.

Un chip o región nuevos reinician la validación en toda la cartera.

Los equipos discuten sobre qué máquina produjo el resultado correcto.

Cada plataforma necesita su propio caso de seguridad porque los números pueden diferir.

El argumento para cambiar se ve más fácilmente presentado como comparación. Por un lado, una simulación que varía según la plataforma: un caso de seguridad revalidado para cada máquina, equipos conciliando números que ya deberían coincidir, y una revalidación cada vez que cambia el hardware. Por otro, resultados comparados bajo un único contrato declarado, de modo que las pruebas muestran dónde difiere un despliegue. La diferencia es operativa, no técnica.

Elimina el tiempo de ejecución; el modelo y las pruebas permanecen

Estación de trabajo · clúster · FPGA · borde

Un modelo de simulación debería hacer visible cualquier diferencia dependiente del hardware. Dweve FMI define un único contrato de resultados entre objetivos compatibles, comprueba cada backend contra un oráculo MPFR y permite que un único registro de validación viaje con el modelo.

El resultado sigue el contrato declarado

No, los ingenieros lo ejecutan en segundo plano

Es razonable preguntarse si algo así es algo que debas gestionar. No lo es. Los ingenieros lo ejecutan en segundo plano, donde compara simulaciones de seguridad entre máquinas y hace visibles las diferencias.

Un registro de validación sigue al modelo

Las comprobaciones basadas en MPFR detectan divergencias antes de su uso

No tienes que entender cómo funciona para disfrutar de lo que hace. Piénsalo como el agua limpia o las buenas carreteras. Nunca ves el trabajo, pero tu día es mejor porque alguien lo hizo bien. Aquí tienes cuatro razones sencillas por las que importa.

Un escritorio y una oficina de seguridad

Aquí está el núcleo, mostrado de forma sencilla. La misma prueba de seguridad se ejecuta en dos ordenadores diferentes. En ordenadores normales, las dos respuestas pueden diferir un poco. Con esto, la comparación hace visible cualquier diferencia. Activa el interruptor y observa qué cambia. Esa comparación es el punto clave.

Robots que trabajan con seguridad junto a las personas.

Energía estable, probada antes de instalarse.

Comprobados cuidadosamente antes de llegar a un paciente.

Probados miles de veces primero en un ordenador.

Nunca lo usarás, pero usas cada día las cosas que ayuda a proteger. Un coche, una bomba médica, la electricidad de tu casa, las máquinas de una fábrica. Cada uno se prueba en un ordenador antes de construirse, y esta es la parte que hace visibles las diferencias entre las plataformas de destino. Toca una imagen para ver por qué importa en cada caso.

Hace visibles las diferencias en todas partes

Un asistente cuidadoso para las pruebas de seguridad

Nunca lo usarás tú mismo. Pero es algo pequeño y cuidadoso que ayuda a mantener seguros los coches, los aviones y las máquinas médicas. Aquí tienes toda la idea, paso a paso y de forma sencilla, con un ejemplo cotidiano para cada uno.

Un ingeniero de simulación crea y ejecuta un FMU en su estación de trabajo. El mismo FMU se puede comparar en un clúster para barridos de parámetros. También se puede usar en un entorno FPGA para escenarios de hardware en el bucle donde el presupuesto de latencia es exigente. El contrato de repetición se mantiene en los tres casos.

Estación de trabajo, clúster, entorno FPGA

Escrito en Rust sobre la base aritmética Numerus, FMI utiliza rutas de punto fijo con comprobaciones de referencia MPFR y admite intercambio de modelos, co-simulación y ejecución programada en cinco backends.

El FMI tradicional puede variar según la plataforma porque se basa en punto flotante. Dweve FMI utiliza una ruta de aritmética de punto fijo con comprobaciones de referencia MPFR. El modelo de simulación y el caso de seguridad permanecen explícitos, mientras que el mismo archivo FMU se puede comparar en estación de trabajo, clúster y FPGA. La elección de despliegue es operativa, no numérica.

Conserva el modelo y el caso de seguridad

Masa y energía químicas, co-simulación con PLC.

Cinemática, trayectoria, fusión de sensores.

Convertidores de potencia, integración de renovables.

Dinámica de bombas y comportamiento de dispositivos.

Validación de leyes de control, piloto en el bucle.

Dweve FMI sirve a dominios donde los resultados de simulación informan el diseño y las decisiones. Automoción, aeroespacial, dispositivos médicos, energía, robótica, control industrial y gemelos digitales necesitan evidencia de que las salidas de simulación sean reproducibles, trazables y controlables por plataforma objetivo.

Aritmética de punto fijo redondeada correctamente

Cualquier herramienta compatible con FMI 3.0

Dweve FMI se integra con las cadenas de herramientas existentes mediante importación y exportación de FMU, orquestación multimodelo y puente de gemelos digitales. Importe FMU de cualquier herramienta compatible con FMI 3.0 con conversión automática de coma fija a flotante. Exporte FMU para herramientas posteriores que requieran coma flotante.

Se adapta a la cadena de herramientas FMI

Superar la tolerancia detiene la ejecución con un error tipado y la ecuación nombrada.

Una ejecución registrada se reproduce desde su registro de eventos a través del puente Twin.

Misma FMU en CPU, GPU, FPGA y edge. Se comparan los vectores de salida.

Las operaciones de coma fija se verifican contra una referencia MPFR.

Las comprobaciones numéricas utilizan la base aritmética Numerus y una referencia MPFR. La comparación entre backends ejecuta la misma FMU en cada objetivo y registra cualquier diferencia de salida. La reproducción determinista reconstruye una ejecución registrada desde su registro de eventos, y los modos de fallo son ruidosos en lugar de silenciosos.

El mismo kernel determinista se ejecuta en CPU de estación de trabajo, GPU, hardware FPGA, un dispositivo edge embebido y nodos distribuidos. Los resultados se pueden comparar bajo el contrato declarado, por lo que la elección de despliegue es operativa, no numérica.

Verdad fundamental MPFR, utilizada solo para verificación.

6 dígitos decimales, escenarios bancarios y de facturación.

32 bits fraccionarios, perfil predeterminado, precisión completa.

16 bits fraccionarios, rangos estrechos, eficiente para batería.

Q31.32 cubre la mayoría de las necesidades de simulación. Q16.16 se adapta a objetivos embebidos y edge. Dec64_6 cubre la contabilidad decimal específica del dominio. Los tres se basan en la base aritmética Numerus, donde cada operación se redondea correctamente y se verifica contra la biblioteca de referencia matemática MPFR.

Un nuevo chip o nube significa revalidar toda la cartera.

Una función trigonométrica en una biblioteca puede diferir ligeramente de otra.

La optimización del compilador cambia el orden de los flotantes; los resultados varían.

Estación de trabajo, CI, certificación: compara las plataformas objetivo y registra las diferencias en el caso de seguridad.

La interfaz Functional Mock-up es el estándar de la industria para el intercambio de modelos y la co-simulación. Se utiliza en dominios críticos para la seguridad donde los resultados de la simulación informan decisiones de diseño, casos de seguridad y presentaciones regulatorias. Las implementaciones tradicionales de FMI a menudo dependen de la aritmética de punto flotante IEEE 754, por lo que es necesario verificar las diferencias de plataforma.