ePVF: An Enhanced Program Vulnerability Factor Methodology for Cross-Layer Resilience Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Program Vulnerability Factor (PVF) has been proposed as a metric to understand the impact of hardware faults on software. The PVF is calculated by identifying the program bits required for architecturally correct execution (ACE bits). PVF, however, is conservative as it assumes that all erroneous executions are a major concern, not just those that result in silent data corruptions, and it also does not account for errorsthat are detected at runtime, i.e., lead to program crashes. A more discriminating metric can inform the choice of the appropriate resilience techniques with acceptable performance and energy overheads. This paper proposes ePVF, an enhancement of the original PVF methodology, which filters out the crash-causing bits from the ACE bits identified by the traditional PVF analysis. The ePVF methodology consists of an error propagation model that reasons about error propagation in the program, and a crash model that encapsulates the platform-specific characteristics for handling hardware exceptions. ePVF reduces the vulnerable bits estimated by the original PVF analysis by between 45% and 67% depending on the benchmark, and has high accuracy (89% recall, 92% precision) in identifying the crash-causing bits. We demonstrate the utility of ePVF by using it to inform selectiveprotection of the most SDC-prone instructions in a program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».