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J-GLOBAL ID：201502260577763055   整理番号：15A0109203

確率的グラフィカルモデルを経由した正確で効率的なソフトエラー解析のための構成部分依存性の探索

Exploiting component dependency for accurate and efficient soft error analysis via Probabilistic Graphical Models

著者 (4件)： JIAO Jiajia (School of Microelectronics, Shanghai Jiao Tong Univ., CHN) ,  JUAN Da-cheng (Dep. of Electrical & Computer Engineering, Carnegie Mellon Univ., USA) ,  MARCULESCU Diana (Dep. of Electrical & Computer Engineering, Carnegie Mellon Univ., USA) ,  FU Yuzhuo (School of Microelectronics, Shanghai Jiao Tong Univ., CHN)
資料名： Microelectronics Reliability  (Microelectronics Reliability)
巻： 55  号： 1  ページ： 251-263  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： C0530A  ISSN： 0026-2714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 技術ノードが縮小し続けるに連れて,ソフトエラーが,高信頼性プロセッサ設計の主要な課題となった。ここでは,プロセッサ臨界ストレージ構造の建築脆弱性因子(AVF)を正確かつ効率的に推定する枠組みを提案する。提案アプローチは,統一した確率的グラフィカルモデル(PGM)方法論を介してアレイ構造(例えば,レジスタファイルとキャッシュ)と論理ユニット(例えば,算術論理ユニット内部)間のマスキング効果を探索し,2つの正確さ-効率トレードオフソリューションによって保証されたAVFを提供できる。実験結果から,現在の最先端アプローチと比較して,提案枠組みは,2つの実例ソリューションを介して正確かつ効率的な推定を実現することが確認された。その実例とは,(1)45.96%までの一次マスキング効果,平均8.48%の正確さ改善,52.01倍のスピードアップ。(2)高次マスキング効果,平均87.28%の正確さ改善,43.87倍のスピードアップである。提案MEA-PGMの2つの異なる正確さ-効率トレードオフを種々の推定シナリオ(例えば,一般的なモバイル機器や航空宇宙プラットフォームにおける高信頼性案件を市場に短時間で提供)に柔軟に適用できる。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ソフトエラー ,  *確率モデル ,  依存性 ,  因果律 ,  演算プロセッサ ,  信頼性 ,  マスキング ,  トレードオフ
準シソーラス用語： プロセッサ ,  確率的グラフィカルモデル

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率的グラフィカルモデル ,  ソフトエラー ,  解析 ,  依存性 ,  探索