System level SEUs propagation analysis via data flow-based reduction and quantitative model checking
Notice bibliographique
Résumé
Reliability is considered as one of the primary design requirements in embedded systems. Soft errors induced by radiation jeopardize system performance and hence system reliability especially in nowadays technology. CMOS integrated circuits have become more vulnerable to soft errors as transistor size continues shrinking with technology development. Addressing reliability issues due to soft errors at an early stage becomes an essential step to reduce the mitigation cost in the following stages. In this paper, we propose a methodology to analyze soft errors due to Single Event Upsets (SEUs) at the system level. SEUs occurrence and propagation are modeled and analyzed based on Markov decision process and probabilistic model checking. The proposed technique has high scalability by reducing the complexity of the Data Flow Graph (DFG) representation of the system. The proposed technique is proven to provide more accurate results regarding the estimation of the fault propagation rate. FIR filter is used as a case study to evaluate the validity of our approach in providing more accurate fault propagation rate. The DFGs of different orders of different sizes/orders of the FIR-filters are constructed and modeled using PRISM probabilistic model checker. This technique provides an improvement in terms of analysis time with an average speedup of 18.5 times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».