Soft error injection using advanced switch-level models for combinational logic in nanometer technologies
Notice bibliographique
Résumé
Due to technology scaling, modern digital systems are becoming more prone to single-event transients (SETs) caused by radiation strikes in CMOS logic devices. This has led to the need for better soft error detection methods in order to increase the reliability of logic circuits in nanometer technologies. Present day soft error detection techniques assume that soft errors occur due to voltage pulses which change the logic state of a transistor node. A novel soft error detection concept is used, assuming that voltage fluctuations smaller than logic threshold can eventually result in soft errors. Advanced switch-level models were designed which mimic important characteristics of transistor-level circuits like bidirectional signal flow, driving strength variations and node capacitances and use verilog driving strengths to model different voltage values. The resulting switch-level models eliminate the complexity associated with state-of-art transistor level simulators while achieving desired amount of accuracy and faster simulation. The aim of this paper is to interpret various parameters used in these strength-based switch models in order to find an efficient way of injecting transients into complex logic circuits. The approach has been evaluated experimentally by creating a simulation environment which allows transient injection at internal nodes of switch-level circuits and injecting a wide range of input test vectors to ISCAS'85 benchmarks. The simulation results show that transient injection at drains of switch-level circuits gives better results in terms of accuracy and prevents over-estimation of soft error rate calculations as compared to injection at gates of transistors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».