Encuesta sobre cómputo aproximado y su tolerancia a fallas intrínseca
Autores: Rodrigues, Gennaro; Lima Kastensmidt, Fernanda; Bosio, Alberto
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Encuesta sobre cómputo aproximado y su tolerancia a fallas intrínseca
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Encuesta
Cómputo aproximado
Tolerancia a fallas
Aplicaciones críticas de seguridad
Metodologías de aproximación
Técnicas de enmascaramiento de errores
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Este trabajo es una encuesta sobre la computación aproximada y su impacto en la tolerancia a fallos, especialmente para aplicaciones críticas de seguridad. Presenta una multitud de metodologías de aproximación, que suelen aplicarse a nivel de software, arquitectura y circuito. Estas metodologías se discuten y comparan en todos sus posibles niveles de implementación (algunas técnicas se aplican en más de un nivel). La aproximación también se presenta como un medio para proporcionar tolerancia a fallos y alta fiabilidad: las técnicas tradicionales de enmascaramiento de errores, como la redundancia modular triple, pueden aproximarse y, por lo tanto, reducir sus costos de implementación y tiempo de ejecución en comparación con el estado del arte.
Descripción
Este trabajo es una encuesta sobre la computación aproximada y su impacto en la tolerancia a fallos, especialmente para aplicaciones críticas de seguridad. Presenta una multitud de metodologías de aproximación, que suelen aplicarse a nivel de software, arquitectura y circuito. Estas metodologías se discuten y comparan en todos sus posibles niveles de implementación (algunas técnicas se aplican en más de un nivel). La aproximación también se presenta como un medio para proporcionar tolerancia a fallos y alta fiabilidad: las técnicas tradicionales de enmascaramiento de errores, como la redundancia modular triple, pueden aproximarse y, por lo tanto, reducir sus costos de implementación y tiempo de ejecución en comparación con el estado del arte.