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Record W7067572611

Mise en oeuvre et validation d’une méthodologie estimant la sensibilité des blocs d’entrée/sortie des FPGA à base de SRAM face aux radiations

2017· other· fr· W7067572611 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2017
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicMineral Processing and Grinding
Canadian institutionsnot available
FundersTRIUMF
KeywordsElectronic circuitAmmeterBase (topology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nos jours, l’effet des radiations cosmiques sur l’électronique est devenu la preoccupation par excellence des intervenants qui sont intéressés par la robustesse des circuits intégrés. Plusieurs études ont été menées dans cette optique, essentiellement pour les applications spatiales où les environnements sont denses en ce qui a trait aux particules qui peuvent engendrer le dysfonctionnement voir la destruction de ces applications, lorsque ces particules interagissent avec les circuits intégrés. Les circuits tolérants aux radiations semblent être une bonne solution pour améliorer la robustesse de ces circuits. Cependant, ces circuits sont généralement plus coûteux et ils ont quelques noeuds technologiques en retard sur les circuits non tolérants. Les concepteurs préfèrent alors utiliser des circuits conventionnels et appliquer des méthodes de mitigation afin d’améliorer la tolérance aux erreurs passagères.
\n
\nAfin d’améliorer la tolérance et la fiabilité des circuits conventionnels, il est indispensable d’analyser la vulnérabilité de ces circuits dans les différents niveaux du flot de conception. Ceci se traduit par une adaptation des méthodes de conception conventionnelles afin d’intégrer la tolérance aux erreurs causées par les radiations.
\n
\nDans cette thèse, nous sommes principalement intéressés à élaborer, mettre en oeuvre et valider une approche méthodique permettant d’estimer la sensibilité des ressources requises pour l'implémentation d'applications avioniques dans les circuits intégrés programmables (FPGA) à base de mémoire SRAM, par rapport aux événements singuliers (Single Event Upset, SEU) et multiples (Multiple Bit Upset, MBU). En effet, les FPGA à base de mémoire SRAM sont de plus en plus utilisés par l’industrie de l’aérospatial grâce à leurs caractéristiques de prototypage rapide et de reconfiguration sur site bien qu’ils soient vulnérables aux radiations. Nous proposons une nouvelle méthodologie qui étudie les effets des évènements singuliers (SEU et MBU) sur les blocs d’entrée/sortie (IOB) des FPGA à base de SRAM. Plus précisémment, cette étude propose un modèle de pannes de délai permettant de caractériser l’impact de ces évènements sur les IOB.
\n
\nDans ce contexte, cette thèse s’est appuyée sur l’étude de deux FPGA (Virtex-5 et Artix-7) de la société Xilinx. Deux différentes techniques ont été utilisées pour générer des SEU, à savoir l’injection de pannes et les expériences réelles d’irradiation. Les résultats obtenus durant les expériences d’irradiation ont montré l’existence de délais dans les IOB induits par les SEU de l’ordre de 6.2 ns pour le Virtex-5 et 3.8 ns pour l’Artix-7. Ces résultats ont été validés aussi par injection de pannes au moyen de l’utilitaire SEU Controller.
\n
\nCette thèse présente aussi une étude plus poussée de l’effet des radiations sur les délais observés dans les IOB des FPGA à base de SRAM. Plus spécifiquement, cette recherche a proposé et validé des modèles de pannes permettant de décrire et de mieux comprendre les mécanismes pouvant mener aux délais observés dans les IOB.
\n
\nUn dernier aspect de cette thèse réside dans l’étude de la fiabilité de la robustesse de quelques techniques de mitigation appliquées à l’intérieur des IOB des FPGA à base de SRAM. Des observations importantes ont révélé que les SEU qui affectent les IOB peuvent rendre les techniques de correction et de reconfiguration (Scrubbing) insuffisantes pour corriger et éviter l’accumulation de plusieurs erreurs. Ces observations ont lancé une réflexion sur le type de technique de mitigation adéquat qui doit être utilisé dans les IOB en présence des SEU.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.365
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0050.002
Research integrity0.0090.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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