Abstract-Aktuell teknik skalning leder till allt skörare komponenter, vilket gör hårdvarans tillförlitlighet till ett primärt designövervägande. Nyligen har forskare föreslagit lösningar med låg kostnadstillförlitlighet som upptäcker maskinvarufel genom symtomövervakning på programvarunivå. SWAT (SoftWare Anomaly Treatment), en sådan lösning, visade med mikroarkitekturnivåsimuleringar att symptombaserade lösningar kan ge hög feltäckning och låg frekvens av tyst datakorruption (SDC). Det krävs dock mer exakta utvärderingar för att validera sådana lösningar för maskinvarufel i verkliga processorkonstruktioner. I detta dokument utvärderar vi SWAT:s symptombaserade detektorer på gate-nivåfel med hjälp av en FPGA-baserad, komplett systemprototyp. Med denna plattform utförde vi en gate-nivå exakt felinsprutningskampanj på 51,630 felinjektioner i OpenSPARC T1-kärnlogiken över fem SPECInt 2000-riktmärken. Med en total SDC-frekvens på 0,79 % är våra resultat jämförbara med tidigare utvärderingar på mikroarkitekturnivå av SWAT, vilket visar hur effektiva symptombaserade mjukvarudetektorer är för permanenta fel i verkliga konstruktioner.
På samma sätt genomförs i REF en stor felinjektionskampanj i corelogiken openSPARC T1.
CrashTest'ing SWAT: accurate, gate-level evaluation of symptom-based resiliency solutions
{'venue': "DATE '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}