Abstract-Med den ständigt växande skalning av datorkapacitet, datorsystem som superdatorer och inbyggda system begränsas av begränsad kraft nuförtiden. På grund av den ömsesidigt begränsade karaktären mellan effekteffektivitet och motståndskraft har kompromisser av dem studerats i stor utsträckning för att uppnå det optimala prestanda-effektförhållandet, antingen under ett visst effekttak, eller inom ramen för kravet på kvalitetsmått för tillämpningar. Teoretiskt sett, kör program i låg effekt läge av beräkningskomponenter (t.ex., CPU/GPU) kan leda till ökad on-chip felfrekvens i form av register-nivå känslighet för mjuka fel. Men experimentellt, sådana fel kan inte uppstå på grund av registret sårbarhet - terrorister förekommer i icke-sårbara register åtkomst intervaller ogiltigförklaras och därmed inte kommer att föröka sig till senare genomförande. I detta arbete, utnyttja registret sårbarhet, undersöker vi giltigheten av felfrekvenser i datorsystem vid Near-Threshold Voltage (NTV), och empiriskt utvärdera praxis för att uppnå optimala effektbesparingar utan att ådra sig observerbart antal mjuka fel under programkörningar. Vi föreslår ramverket för RegiSter Sårbarhetsbaserad Effekteffektivitet (RSVP) för tillförlitlig och effekteffektiv databehandling. Experimentella resultat för ett brett spektrum av applikationer på en effektmedveten simulerad plattform visar RSVP:s förmåga att spara energi, med i genomsnitt 11,2 %, utan att ådra sig mjuka fel på den optimala NTV-nivån för effektbesparingar.
Lemaning register sårbarhet, Tan et al. REF undersökte felfrekvensens va-liditet i HPC-system vid nära-tröskelspänning, och utvärderade empiriskt möjligheterna att spara energi utan att ådra sig observerbart antal mjuka fel under HPC-körningar.
RSVP: Soft Error Resilient Power Savings at Near-Threshold Voltage Using Register Vulnerability
{'venue': '2017 47th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks Workshops (DSN-W)', 'journal': '2017 47th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks Workshops (DSN-W)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}