Cross-layer Soft Error Analysis and Mitigation at Nanoscale Technologies

This thesis addresses the challenge of soft error modeling and mitigation in nansoscale technology nodes and pushes the state-of-the-art forward by proposing novel modeling, analyze and mitigation techniques. The proposed soft error sensitivity analysis platform accurately models both error generation and propagation starting from a technology dependent device level simulations all the way to workload dependent application level analysis

Multilevel Modeling, Formal Analysis, and Characterization of Single Event Transients Propagation in Digital Systems

RÉSUMÉ La croissance exponentielle du nombre de transistors par puce a apporté des progrès considérables aux performances et fonctionnalités des dispositifs semi-conducteurs avec une miniaturisation des dimensions physiques ainsi qu’une augmentation de vitesse. De nos jours, les appareils électroniques utilisés dans un large éventail d’applications telles que les systèmes de divertissement personnels, l’industrie automobile, les systèmes électroniques médicaux, et le secteur financier ont changé notre façon de vivre. Cependant, des études récentes ont démontré que le rétrécissement permanent de la taille des transistors qui s’approchent des dimensions nanométriques fait surgir des défis majeurs. La réduction de la fiabilité au sens large (c.-à-d., la capacité à fournir la fonction attendue) est l’un d’entre eux. Lorsqu’un système est conçu avec une technologie avancée, on s’attend à ce qu’ il connaît plus de défaillances dans sa durée de vie. De telles défaillances peuvent avoir des conséquences graves allant des pertes financières aux pertes humaines. Les erreurs douces induites par la radiation, qui sont apparues d’abord comme une source de panne plutôt exotique causant des anomalies dans les satellites, sont devenues l’un des problèmes les plus difficiles qui influencent la fiabilité des systèmes microélectroniques modernes, y compris les dispositifs terrestres. Dans le secteur médical par exemple, les erreurs douces ont été responsables de l’échec et du rappel de plusieurs stimulateurs cardiaques implantables. En fonction du transistor affecté lors de la fabrication, le passage d’une particule peut induire des perturbations isolées qui se manifestent comme un basculement du contenu d’une cellule de mémoire (c.-à-d., Single Event Upsets (SEU)) ou un changement temporaire de la sortie (sous forme de bruit) dans la logique combinatoire (c.-à-d., Single Event Transients (SETs)). Les SEU ont été largement étudiés au cours des trois dernières décennies, car ils étaient considérés comme la cause principale des erreurs douces. Néanmoins, des études expérimentales ont montré qu’avec plus de miniaturisation technologique, la contribution des SET au taux d’erreurs douces est remarquable et qu’elle peut même dépasser celui des SEU dans les systèmes à haute fréquence [1], [2]. Afin de minimiser l’impact des erreurs douces, l’effet des SET doit être modélisé, prédit et atténué. Toutefois, malgré les progrès considérables accomplis dans la vérification fonctionnelle des circuits numériques, il y a eu très peu de progrès en matiàre de vérification non-fonctionnelle (par exemple, l’analyse des erreurs douces). Ceci est dû au fait que la modélisation et l’analyse des propriétés non-fonctionnelles des SET pose un grand défi. Cela est lié à la nature aléatoire des défauts et à la difficulté de modéliser la variation de leurs caractéristiques lorsqu’ils se propagent.----------ABSTRACT The exponential growth in the number of transistors per chip brought tremendous progress in the performance and the functionality of semiconductor devices associated with reduced physical dimensions and higher speed. Electronic devices used in a wide range of applications such as personal entertainment systems, automotive industry, medical electronic systems, and financial sector changed the way we live nowadays. However, recent studies reveal that further downscaling of the transistor size at nano-scale technology leads to major challenges. Reliability (i.e., ability to provide intended functionality) is one of them, where a system designed in nano-scale nodes is expected to experience more failures in its lifetime than if it was designed using larger technology node size. Such failures can lead to serious conséquences ranging from financial losses to even loss of human life. Soft errors induced by radiation, which were initially considered as a rather exotic failure mechanism causing anomalies in satellites, have become one of the most challenging issues that impact the reliability of modern microelectronic systems, including devices at terrestrial altitudes. For instance, in the medical industry, soft errors have been responsible of the failure and recall of many implantable cardiac pacemakers. Depending on the affected transistor in the design, a particle strike can manifest as a bit flip in a state element (i.e., Single Event Upset (SEU)) or temporally change the output of a combinational gate (i.e., Single Event Transients (SETs)). Initially, SEUs have been widely studied over the last three decades as they were considered to be the main source of soft errors. However, recent experiments show that with further technology downscaling, the contribution of SETs to the overall soft error rate is remarkable and in high frequency systems, it might exceed that of SEUs [1], [2]. In order to minimize the impact of soft errors, the impact of SETs needs to be modeled, predicted, and mitigated. However, despite considerable progress towards developing efficient methodologies for the functional verification of digital designs, advances in non-functional verification (e.g., soft error analysis) have been lagging. This is due to the fact that the modeling and analysis of non-functional properties related to SETs is very challenging. This can be related to the random nature of these faults and the difficulty of modeling the variation in its characteristics while propagating. Moreover, many details about the design structure and the SETs characteristics may not be available at high abstraction levels. Thus, in high level analysis, many assumptions about the SETs behavior are usually made, which impacts the accuracy of the generated results. Consequently, the lowcost detection of soft errors due to SETs is very challenging and requires more sophisticated techniques

Techniques pour l'évaluation et l'amélioration du comportement des technologies émergentes face aux fautes aléatoires

The main objective of this thesis is to develop analysis and mitigation techniques that can be used to face the effects of radiation-induced soft errors - external and internal disturbances produced by radioactive particles, affecting the reliability and safety in operation complex microelectronic circuits. This thesis aims to provide industrial solutions and methodologies for the areas of terrestrial applications requiring ultimate reliability (telecommunications, medical devices, ...) to complement previous work on Soft Errors traditionally oriented aerospace, nuclear and military applications.The work presented uses a decomposition of the error sources, inside the current circuits, to highlight the most important contributors.Single Event Effects in sequential logic cells represent the current target for analysis and improvement efforts in both industry and academia. This thesis presents a state-aware analysis methodology that improves the accuracy of Soft Error Rate data for individual sequential instances based on the circuit and application. Furthermore, the intrinsic imbalance between the SEU susceptibility of different flip-flop states is exploited to implement a low-cost SER improvement strategy.Single Event Transients affecting combinational logic are considerably more difficult to model, simulate and analyze than the closely-related Single Event Upsets. The working environment may cause a myriad of distinctive transient pulses in various cell types that are used in widely different configurations. This thesis presents practical approach to a possible exhaustive Single Event Transient evaluation flow in an industrial setting. The main steps of this process consists in: a) fully characterize the standard cell library using a process and library-aware SER tool, b) evaluate SET effects in the logic networks of the circuit using a variety dynamic (simulation-based) and static (probabilistic) methods and c) compute overall SET figures taking into account the particularities of the implementation of the circuit and its environment.Fault-injection remains the primary method for analyzing the effects of soft errors. This document presents the results of functional analysis of a complex CPU. Three representative benchmarks were considered for this analysis. Accelerated simulation techniques (probabilistic calculations, clustering, parallel simulations) have been proposed and evaluated in order to develop an industrial validation environment, able to take into account very complex circuits. The results obtained allowed the development and evaluation of a hypothetical mitigation scenario that aims to significantly improve the reliability of the circuit at the lowest cost.The results obtained show that the error rate, SDC (Silent Data Corruption) and DUE (Detectable Uncorrectable Errors) can be significantly reduced by hardening a small part of the circuit (Selective mitigation).In addition to the main axis of research, some tangential topics were studied in collaboration with other teams. One of these consisted in the study of a technique for the mitigation of flip-flop soft-errors through an optimization of the Temporal De-Rating (TDR) by selectively inserting delay on the input or output of flip-flops.The Methodologies, the algorithms and the CAD tools proposed and validated as part of the work are intended for industrial use and have been included in a commercial CAD framework that offers a complete solution for assessing the reliability of circuits and complex electronic systems.L'objectif principal de cette thèse est de développer des techniques d'analyse et mitigation capables à contrer les effets des Evènements Singuliers (Single Event Effects) - perturbations externes et internes produites par les particules radioactives, affectant la fiabilité et la sureté en fonctionnement des circuits microélectroniques complexes. Cette thèse à la vocation d'offrir des solutions et méthodologies industrielles pour les domaines d'applications terrestres exigeant une fiabilité ultime (télécommunications, dispositifs médicaux, ...) en complément des travaux précédents sur les Soft Errors, traditionnellement orientés vers les applications aérospatiales, nucléaires et militaires.Les travaux présentés utilisent une décomposition de sources d'erreurs dans les circuits actuels, visant à mettre en évidence les contributeurs les plus importants.Les upsets (SEU) - Evènements Singuliers (ES) dans les cellules logiques séquentielles représentent actuellement la cible principale pour les efforts d'analyse et d'amélioration à la fois dans l'industrie et dans l'académie. Cette thèse présente une méthodologie d'analyse basée sur la prise en compte de la sensibilité de chaque état logique d'une cellule (state-awareness), approche qui améliore considérablement la précision des résultats concernant les taux des évènements pour les instances séquentielles individuelles. En outre, le déséquilibre intrinsèque entre la susceptibilité des différents états des bascules est exploité pour mettre en œuvre une stratégie d'amélioration SER à très faible coût.Les fautes transitoires (SET) affectant la logique combinatoire sont beaucoup plus difficiles à modéliser, à simuler et à analyser que les SEUs. L'environnement radiatif peut provoquer une multitude d'impulsions transitoires dans les divers types de cellules qui sont utilisés en configurations multiples. Cette thèse présente une approche pratique pour l'analyse SET, applicable à des circuits industriels très complexes. Les principales étapes de ce processus consiste à: a) caractériser complètement la bibliothèque de cellules standard, b) évaluer les SET dans les réseaux logiques du circuit en utilisant des méthodes statiques et dynamiques et c) calculer le taux SET global en prenant en compte les particularités de l'implémentation du circuit et de son environnement.L'injection de fautes reste la principale méthode d'analyse pour étudier l'impact des fautes, erreurs et disfonctionnements causés par les évènements singuliers. Ce document présente les résultats d'une analyse fonctionnelle d'un processeur complexe dans la présence des fautes et pour une sélection d'applications (benchmarks) représentatifs. Des techniques d'accélération de la simulation (calculs probabilistes, clustering, simulations parallèles) ont été proposées et évalués afin d'élaborer un environnement de validation industriel, capable à prendre en compte des circuits très complexes. Les résultats obtenus ont permis l'élaboration et l'évaluation d'un hypothétique scénario de mitigation qui vise à améliorer sensiblement, et cela au moindre coût, la fiabilité du circuit sous test. Les résultats obtenus montrent que les taux d'erreur, SDC (Silent Data Corruption) et DUE (Detectable Uncorrectable Errors) peuvent être considérablement réduits par le durcissement d'un petite partie du circuit (protection sélective). D'autres techniques spécifiques ont été également déployées: mitigation du taux de soft-errors des Flip-Flips grâce à une optimisation du Temporal De-Rating par l'insertion sélective de retard sur l'entrée ou la sortie des bascules et biasing du circuit pour privilégier les états moins sensibles.Les méthodologies, algorithmes et outils CAO proposés et validés dans le cadre de ces travaux sont destinés à un usage industriel et ont été valorisés dans le cadre de plateforme CAO commerciale visant à offrir une solution complète pour l'évaluation de la fiabilité des circuits et systèmes électroniques complexes

Composing Graph Theory and Deep Neural Networks to Evaluate SEU Type Soft Error Effects

Rapidly shrinking technology node and voltage scaling increase the susceptibility of Soft Errors in digital circuits. Soft Errors are radiation-induced effects while the radiation particles such as Alpha, Neutrons or Heavy Ions, interact with sensitive regions of microelectronic devices/circuits. The particle hit could be a glancing blow or a penetrating strike. A well apprehended and characterized way of analyzing soft error effects is the fault-injection campaign, but that typically acknowledged as time and resource-consuming simulation strategy. As an alternative to traditional fault injection-based methodologies and to explore the applicability of modern graph based neural network algorithms in the field of reliability modeling, this paper proposes a systematic framework that explores gate-level abstractions to extract and exploit relevant feature representations at low-dimensional vector space. The framework allows the extensive prediction analysis of SEU type soft error effects in a given circuit. A scalable and inductive type representation learning algorithm on graphs called GraphSAGE has been utilized for efficiently extracting structural features of the gate-level netlist, providing a valuable database to exercise a downstream machine learning or deep learning algorithm aiming at predicting fault propagation metrics. Functional Failure Rate (FFR): the predicted fault propagating metric of SEU type fault within the gate-level circuit abstraction of the 10-Gigabit Ethernet MAC (IEEE 802.3) standard circuit.Comment: 5 pages for conference, Number of figures: 3, Conference: 2020 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO

Digital design techniques for dependable High-Performance Computing

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Soft Error Analysis and Mitigation at High Abstraction Levels

Radiation-induced soft errors, as one of the major reliability challenges in future technology nodes, have to be carefully taken into consideration in the design space exploration. This thesis presents several novel and efficient techniques for soft error evaluation and mitigation at high abstract levels, i.e. from register transfer level up to behavioral algorithmic level. The effectiveness of proposed techniques is demonstrated with extensive synthesis experiments

Toward Fault-Tolerant Applications on Reconfigurable Systems-on-Chip

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