Investigating the efficiency and accuracy of a data type reduction technique for soft error analysis
Notice bibliographique
Résumé
The progressive scaling of semiconductor technologies has led to significant performance improvements in digital designs. However, ultra-deep sub-micron technologies have increased the vulnerability of VLSI designs to soft errors. It is crucial to analyze this vulnerability early in the design process. In this paper we propose a new technique to model, analyze and estimate the propagation of Single Event Upsets (SEUs) in combinational designs at the Register Transfer Level (RTL) using Satisfiability Modulo Theories (SMT). The propagation of SEUs through RTL bit-vector constructs is modeled as a Satisfiability problem using the SMT theory of bit-vectors. Two different analysis techniques, concrete and abstract modeling, are used in order to investigate the efficiency and accuracy of a data type reduction technique for soft error analysis. Concrete modeling uses two versions of the design, one faulty and one fault-free, in order to analyze SEU propagation. Abstract modeling uses data type reduction to evaluate the difference in performance and accuracy over the first method. Experimental results demonstrate that the loss in accuracy due to abstract modeling depends on the design behavior. For example, for some circuits, the loss in accuracy was arround 73%, while for other circuits it was as low as 0.03%. However, abstract modeling allows reducing processing time significantly and an average reduction factor of 3.88 is reported.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».