Evaluation de la sensibilité face aux SEE et méthodologie pour la prédiction de taux d’erreurs d’applications implémentées dans des processeurs Multi-cœur et Many-cœur


Abstract:

La présente thèse vise à évaluer la sensibilité statique et dynamique face aux SEE de trois dispositifs COTS différents. Le premier est le processeur multi-cœurs P2041 de Freescale fabriqué en technologie 45nm SOI qui met en œuvre ECC et la parité dans leurs mémoires cache. Le second est le processeur multifonction Kalray MPPA-256 fabriqué en technologie CMOS 28nm TSMC qui intègre 16 clusters de calcul chacun avec 16 cœurs, et met en œuvre ECC dans ses mémoires statiques et parité dans ses mémoires caches. Le troisième est le microprocesseur Adapteva E16G301 fabriqué en 65nm CMOS processus qui intègre 16 cœurs de processeur et ne pas mettre en œuvre des mécanismes de protection. L'évaluation a été réalisée par des expériences de rayonnement avec des neutrons de 14 Mev dans des accélérateurs de particules pour émuler un environnement de rayonnement agressif, et par injection de fautes dans des mémoires cache, des mémoires partagées ou des registres de processeur pour simuler les conséquences des SEU dans l'exécution du programme. Une analyse approfondie des erreurs observées a été effectuée pour identifier les vulnérabilités dans les mécanismes de protection. Des zones critiques telles que des Tag adresses et des registres à usage général ont été affectées pendant les expériences de rayonnement. De plus, l'approche Code Emulating Upset (CEU), développée au Laboratoire TIMA, a été étendue pour des processeurs multi-cœur et many-cœur pour prédire le taux d'erreur d'application en combinant les résultats issus des campagnes d'injection de fautes avec ceux issus des expériences …

Año de publicación:

2017

Keywords:

    Fuente:

    googlegoogle

    Tipo de documento:

    Other

    Estado:

    Acceso abierto

    Áreas de conocimiento:

    • Ciencias de la computación
    • Arquitectura de computadoras

    Áreas temáticas:

    • Ciencias de la computación
    • Comunidades
    • Física aplicada