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面向商业航天卫星成本效益的三模冗余软错误防护技术:近似计算的实践

李炎 胡岳鸣 曾晓洋

宋文青, 王英华, 刘宏伟. 高分辨SAR图像自动区域筛选目标检测算法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(5): 1017-1025. doi: 10.11999/JEIT150808
引用本文: 李炎, 胡岳鸣, 曾晓洋. 面向商业航天卫星成本效益的三模冗余软错误防护技术:近似计算的实践[J]. 电子与信息学报, 2024, 46(5): 1604-1612. doi: 10.11999/JEIT231288
SONG Wenqing, WANG Yinghua, LIU Hongwei. An Automatic Block-to-block Censoring Target Detector for High Resolution SAR Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2016, 38(5): 1017-1025. doi: 10.11999/JEIT150808
Citation: LI Yan, HU Yueming, ZENG Xiaoyang. Cost-Effective TMR Soft Error Tolerance Technique for Commercial Aerospace: Utilization of Approximate Computing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2024, 46(5): 1604-1612. doi: 10.11999/JEIT231288

面向商业航天卫星成本效益的三模冗余软错误防护技术:近似计算的实践

doi: 10.11999/JEIT231288
基金项目: 国家自然科学基金(62204045),上海市浦江人才计划(22PJD005)
详细信息
    作者简介:

    李炎:男,博士,研究方向为高可靠集成电路设计与CAD等

    胡岳鸣:男,硕士生,研究方向为集成电路可靠性加固、智能芯片等

    曾晓洋:男,博士,教授,研究方向为高能效系统芯片(SoC)设计与集成应用、智能集成系统算法与实现等

    通讯作者:

    曾晓洋 xyzeng@fudan.edu.cn

  • 中图分类号: TN492

Cost-Effective TMR Soft Error Tolerance Technique for Commercial Aerospace: Utilization of Approximate Computing

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62204045), Shanghai Pujiang Program (22PJD005)
  • 摘要: 三模冗余(TMR)作为如今集成电路可靠性领域中最为常用且有效的软错误加固技术,在满足高容错要求之时,不可避免地牺牲了庞大的硬件损耗。为实现面积、功耗等硬件性能和容错电路加固能力的折中考虑,适应低成本高可靠性加固的时代需求,针对基于近似计算的三模冗余加固技术(ATMR)进行研究,该文提出一种基于近似门单元(ApxLib)的动态调整多目标优化框架(ApxLib+DAMOO)。首先,其基本优化框架采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)实现, 通过极性分析与预创建的近似库对电路实现快速近似。随后,该框架提出动态概率调整和极性扩张两种创新机制,根据可测性分析对遗传算法中门单元的突变概率进行动态更新,对双向门单元进行定向识别和重构,以实现寻优效率和寻优效果的双重优化。实验结果表明,该文提出的优化框架与传统NSGA-II相比,在相同硬件损耗下可实现最大10%~20%的额外软错误率(SER)降低,且其执行时间平均降低18.7%。
  • 图  1  TMR 与 ATMR 电路结构

    图  2  近似三模冗余副本包含关系

    图  3  小型电路G的近似库信息

    图  4  基于近似库的动态调整多目标优化框架的流程图

    图  5  极性扩张示例

    图  6  可测性算法示意图

    图  7  动态概率调整示例电路

    图  8  DA-MOO 与 NSGA-II 寻优结果比较

    图  9  优化方法执行时间比较

    表  1  可测性分析与突变概率转换表

    近似选项 可控性 可观察性 可测性 突变概率
    g1_under_apx 0.2500 0.25 0.0625 0.461
    g2_under_apx 0.3750 0.50 0.1875 0.155
    g1_over_apx 0.7500 0.25 0.1875 0.155
    g2_over_apx 0.6250 0.50 0.3125 0.093
    g3_under_apx 0.3125 1.00 0.3125 0.093
    g3_over_apx 0.6875 1.00 0.6875 0.043
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    表  2  图7所示电路的向上近似突变概率表

    近似选项 突变概率
    g2_under_apx 0.439
    g1_over_apx 0.439
    g3_over_apx 0.122
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    表  3  基准电路信息

    基准电路 #输入数量 #输出数量 #门单元数量
    c432 36 7 160
    c499 41 32 202
    c880 60 26 383
    c1355 41 32 546
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    表  4  基准电路加固结果比较(%)

    电路 DA-MOO NSGA-II TMR
    面积(+) 功耗(+) 软错误率(–) 面积(+) 功耗(+) 软错误率(–) 面积(+) 功耗(+) 软错误率(–)
    c432 128.2 138.0 71.9 130.4 138.4 73.7 220.8 237.5 100
    c499 158.3 159.3 78.3 153.8 164.2 75.7 231.7 221.1 100
    c880 141.8 153.7 70.3 163.4 169.8 71.8 226.0 243.0 100
    c1355 131.8 114.4 73.6 133.6 117.1 72.3 231.7 220.0 100
    均值 140.0 141.4 73.5 145.3 147.4 73.4 227.6 230.4 100
    下载: 导出CSV

    表  5  c880应用DA-MOO的最终加固方案(%)

    ATMR电路 额外面积
    损耗
    额外功耗
    损耗
    软错误率 非保护
    输出占比
    未加固电路 0 0 100.0 100.0
    ATMR1 46.9 37.4 53.6 52.1
    ATMR2 83.3 90.6 36.9 34.6
    ATMR3 125.9 125.6 32.6 15.8
    ATMR4 152.4 167.6 26.2 13.9
    ATMR5 179.5 179.1 17.1 11.8
    ATMR6 190.0 195.7 10.5 7.3
    ATMR7 201.9 214.1 6.4 4.9
    ATMR8 211.5 229.6 2.5 2.3
    TMR 226.0 243.0 0 0
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    表  6  ATMR设计方法总览

    ATMR设计方法 可扩展性 优化类型 评估精度 复杂度 设计质量
    布尔分解算法[12] 多目标 中等
    质蕴含增减法[13] 多目标 中等
    近似库+多目标
    优化算法[14]
    多目标
    近似库+启发性
    算法[17]
    单目标 中等
    快速近似函数生
    成法[19]
    极低 极低
    DA-MOO(本文框架) 多目标 中等
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-11-21
  • 修回日期:  2024-04-08
  • 网络出版日期:  2024-05-07
  • 刊出日期:  2024-05-30

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