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Enregistrement W2425564205 · doi:10.1109/ewdts.2015.7493128

An automated fault injection for evaluation of LUTs robustness in SRAM-based FPGAs

2015· preprint· en· W2425564205 sur OpenAlex
Anis Souari, Claude Thibeault, Yves Blaquière, Raoul Velazco

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault injectionField-programmable gate arrayStatic random-access memoryComputer scienceEmbedded systemRobustness (evolution)Python (programming language)Computer hardwareOperating systemSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new fault injection approach targeting the LUTs configuration bits of the Xilinx SRAM-based FPGAs is presented. It allows identifying all the configuration bits used by the LUTs of a specific design to inject Single Event Upsets (SEUs) and Multiple Bit Upsets (MBUs). The identification of the LUTs configuration bits is done by comparing the EBC files of a specific design before and after modifying its XDL file by inverting the LUTs logic functions. The fault injection is ensured by a fault injection macro provided by Xilinx. A Python script is deployed to automate the fault injection procedure. The proposed approach does not require extra tools to identify LUTs configuration bits and offers a 100% of fault coverage and is applicable to new Xilinx FPGA generations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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