Abstract-Extreme skalning praxis inom kiselteknik leder snabbt till integrerade kretskomponenter med begränsad tillförlitlighet, där fenomen som tidiga transistor fel, gate-oxid utslitning, och övergående fel blir allt vanligare. För att lösa dessa problem och utveckla robusta designtekniker för stora integrerade kretsar av kisel, är det nödvändigt att förlita sig på noggranna analysramar för felanalys som gör det möjligt för designhus att troget utvärdera både effekterna av ett brett spektrum av potentiella misslyckanden och förmågan hos kandidatens tillförlitliga mekanismer att övervinna dem. Tyvärr, även om felfrekvensen redan ökar över ekonomiskt bärkraftiga gränser, finns det ännu inget ramverk för felanalys som är både korrekt och kan fungera på ett komplext integrerat system. För att åtgärda detta tomrum presenterar vi CrashTest, ett snabbt, högfidelt och flexibelt system för analys av resiliens. Med tanke på en modell för maskinvarubeskrivning av konstruktionen under analys kan CrashTest orkestrera och utföra en omfattande analys av konstruktionsresiliens genom att undersöka hur konstruktionen reagerar på fel när programvara körs. Efter avslutad, CrashTest ger en high-fidelity analys rapport som erhållits genom att utföra en felinjektion kampanj på gate-level nätlistan för konstruktionen. Felinsprutnings- och analysprocessen påskyndas avsevärt genom användning av en FPGA maskinvaruemuleringsplattform. Vi genomförde experimentella utvärderingar på en rad olika system, inklusive ett komplext LEON-baserat system på chip, och utvärderade effekten av insprutningsfel på portnivå på systemnivå. Vi fann att CrashTest är 16-90x snabbare än en likvärdig mjukvarubaserad ram, när man analyserar konstruktioner genom direkta primära I/Os. Som framgår av våra LEON-baserade SoC-experiment uppvisar CrashTest emuleringshastigheter som är sex storleksordningar snabbare än simulering.
Crashtest testar logik reiliency och utvärderar hur konstruktionen reagerar på fel REF.
CrashTest: A fast high-fidelity FPGA-based resiliency analysis framework
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Computer Design', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Computer Design', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}