Caracterizando efectos de enmascaramiento a nivel de sistema contra errores suaves
Autores: Ko, Yohan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Caracterizando efectos de enmascaramiento a nivel de sistema contra errores suaves
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Técnicas de protección
Sistemas integrados
Errores suaves
Fiabilidad cuantitativamente
Modelado de vulnerabilidad
Efectos de enmascaramiento a nivel de software
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Desde las primeras fases de diseño hasta la versión final, la fiabilidad de los sistemas embebidos modernos frente a errores suaves debe ser considerada cuidadosamente. Varios esquemas han sido propuestos para proteger los sistemas embebidos contra errores suaves, pero no siempre son funcionales ni robustos, incluso con un costoso sobrecoste en términos de área de hardware, rendimiento y consumo de energía. Por lo tanto, los diseñadores de sistemas necesitan estimar la fiabilidad de manera cuantitativa para aplicar técnicas de protección apropiadas para sistemas embebidos con recursos limitados. El modelado de vulnerabilidad basado en análisis de vida útil es una de las formas más eficientes de cuantificar la fiabilidad del sistema frente a errores suaves. Sin embargo, el análisis de vida útil puede ser inexacto, principalmente porque no logra capturar de manera exhaustiva varios efectos de enmascaramiento a nivel de sistema. Este estudio analiza y caracteriza los efectos de enmascaramiento a nivel de microarquitectura y a nivel de software mediante el desarrollo de un marco automatizado con inyecciones de fallas exhaustivas (es decir, errores suaves) basado en un simulador gem5 preciso a nivel de ciclo. Inyectamos fallas en un archivo de registros porque los errores en el archivo de registros pueden propagarse fácilmente a otros componentes en un procesador. Descubrimos que solo el 5% de las fallas inyectadas pueden causar fallas en el sistema en promedio en los benchmarks, principalmente de la suite MiBench. Análisis adicionales mostraron que el 71% de los errores suaves son sobrescritos por operaciones de escritura antes de ser utilizados, y la CPU no utiliza el 20% de los errores suaves en absoluto después de las inyecciones de fallas. El resto también es enmascarado por varios efectos de enmascaramiento a nivel de software, como instrucciones dinámicamente inactivas, instrucciones de comparación y lógicas que no cambian el resultado, y flujos de control incorrectos que no afectan las salidas del programa.
Descripción
Desde las primeras fases de diseño hasta la versión final, la fiabilidad de los sistemas embebidos modernos frente a errores suaves debe ser considerada cuidadosamente. Varios esquemas han sido propuestos para proteger los sistemas embebidos contra errores suaves, pero no siempre son funcionales ni robustos, incluso con un costoso sobrecoste en términos de área de hardware, rendimiento y consumo de energía. Por lo tanto, los diseñadores de sistemas necesitan estimar la fiabilidad de manera cuantitativa para aplicar técnicas de protección apropiadas para sistemas embebidos con recursos limitados. El modelado de vulnerabilidad basado en análisis de vida útil es una de las formas más eficientes de cuantificar la fiabilidad del sistema frente a errores suaves. Sin embargo, el análisis de vida útil puede ser inexacto, principalmente porque no logra capturar de manera exhaustiva varios efectos de enmascaramiento a nivel de sistema. Este estudio analiza y caracteriza los efectos de enmascaramiento a nivel de microarquitectura y a nivel de software mediante el desarrollo de un marco automatizado con inyecciones de fallas exhaustivas (es decir, errores suaves) basado en un simulador gem5 preciso a nivel de ciclo. Inyectamos fallas en un archivo de registros porque los errores en el archivo de registros pueden propagarse fácilmente a otros componentes en un procesador. Descubrimos que solo el 5% de las fallas inyectadas pueden causar fallas en el sistema en promedio en los benchmarks, principalmente de la suite MiBench. Análisis adicionales mostraron que el 71% de los errores suaves son sobrescritos por operaciones de escritura antes de ser utilizados, y la CPU no utiliza el 20% de los errores suaves en absoluto después de las inyecciones de fallas. El resto también es enmascarado por varios efectos de enmascaramiento a nivel de software, como instrucciones dinámicamente inactivas, instrucciones de comparación y lógicas que no cambian el resultado, y flujos de control incorrectos que no afectan las salidas del programa.