Understanding Timing Error Characteristics From Overclocked Systolic Multiply–Accumulate Arrays in FPGAs

Artificial Intelligence (AI) hardware accelerators have seen tremendous developments in recent years due to the rapid growth of AI in multiple fields. Many such accelerators comprise a Systolic Multiply–Accumulate Array (SMA) as its computational brain. In this paper, we investigate the faulty output characterization of an SMA in a real silicon FPGA board. Experiments were run on a single Zybo Z7-20 board to control for process variation at nominal voltage and in small batches to control for temperature. The FPGA is rated up to 800 MHz in the data sheet due to the max frequency of the PLL, but the design is written using Verilog for the FPGA and C++ for the processor and synthesized with a chosen constraint of a 125 MHz clock. We then operate the system at a frequency range of 125 MHz to 450 MHz for the FPGA and the nominal 667 MHz for the processor core to produce timing errors in the FPGA without affecting the processor. Our extensive experimental platform with a hardware–software ecosystem provides a methodological pathway that reveals fascinating characteristics of SMA behavior under an overclocked environment. While one may intuitively expect that timing errors resulting from overclocked hardware may produce a wide variation in output values, our post-silicon evaluation reveals a lack of variation in erroneous output values. We found an intriguing pattern where error output values are stable for a given input across a range of operating frequencies far exceeding the rated frequency of the FPGA

PyGFI: Analyzing and Enhancing Robustness of Graph Neural Networks Against Hardware Errors

Graph neural networks (GNNs) have recently emerged as a promising learning paradigm in learning graph-structured data and have demonstrated wide success across various domains such as recommendation systems, social networks, and electronic design automation (EDA). Like other deep learning (DL) methods, GNNs are being deployed in sophisticated modern hardware systems, as well as dedicated accelerators. However, despite the popularity of GNNs and the recent efforts of bringing GNNs to hardware, the fault tolerance and resilience of GNNs have generally been overlooked. Inspired by the inherent algorithmic resilience of DL methods, this paper conducts, for the first time, a large-scale and empirical study of GNN resilience, aiming to understand the relationship between hardware faults and GNN accuracy. By developing a customized fault injection tool on top of PyTorch, we perform extensive fault injection experiments on various GNN models and application datasets. We observe that the error resilience of GNN models varies by orders of magnitude with respect to different models and application datasets. Further, we explore a low-cost error mitigation mechanism for GNN to enhance its resilience. This GNN resilience study aims to open up new directions and opportunities for future GNN accelerator design and architectural optimization

Low-overhead fault-tolerant logic for field-programmable gate arrays

While allowing for the fabrication of increasingly complex and efficient circuitry, transistor shrinkage and count-per-device expansion have major downsides: chiefly increased variation, degradation and fault susceptibility. For this reason, design-time consideration of faults will have to be given to increasing numbers of electronic systems in the future to ensure yields, reliabilities and lifetimes remain acceptably high. Many mathematical operators commonly accelerated in hardware are suited to modification resulting in datapath error detection and correction capabilities with far lower area, performance and/or power consumption overheads than those incurred through the utilisation of more established, general-purpose fault tolerance methods such as modular redundancy. Field-programmable gate arrays are uniquely placed to allow further area savings to be made thanks to their dynamic reconfigurability. The majority of the technical work presented within this thesis is based upon a benchmark hardware accelerator---a matrix multiplier---that underwent several evolutions in order to detect and correct faults manifesting along its datapath at runtime. In the first instance, fault detectability in excess of 99% was achieved in return for 7.87% additional area and 45.5% extra latency. In the second, the ability to correct errors caused by those faults was added at the cost of 4.20% more area, while 50.7% of this---and 46.2% of the previously incurred latency overhead---was removed through the introduction of partial reconfiguration in the third. The fourth demonstrates further reductions in both area and performance overheads---of 16.7% and 8.27%, respectively---through systematic data width reduction by allowing errors of less than ±0.5% of the maximum output value to propagate.Open Acces

Memristive crossbars as hardware accelerators: modelling, design and new uses

Digital electronics has given rise to reliable, affordable, and scalable computing devices. However, new computing paradigms present challenges. For example, machine learning requires repeatedly processing large amounts of data; this creates a bottleneck in conventional computers, where computing and memory are separated. To add to that, Moore’s “law” is plateauing and is thus unlikely to address the increasing demand for computational power. In-memory computing, and specifically hardware accelerators for linear algebra, may address both of these issues. Memristive crossbar arrays are a promising candidate for such hardware accelerators. Memristive devices are fast, energy-efficient, and—when arranged in a crossbar structure—can compute vector-matrix products. Unfortunately, they come with their own set of limitations. The analogue nature of these devices makes them stochastic and thus less reliable compared to digital devices. It does not, however, necessarily make them unsuitable for computing. Nevertheless, successful deployment of analogue hardware accelerators requires a proper understanding of their drawbacks, ways of mitigating the effects of undesired physical behaviour, and applications where some degree of stochasticity is tolerable. In this thesis, I investigate the effects of nonidealities in memristive crossbar arrays, introduce techniques of minimising those negative effects, and present novel crossbar circuit designs for new applications. I mostly focus on physical implementations of neural networks and investigate the influence of device nonidealities on classification accuracy. To make memristive neural networks more reliable, I explore committee machines, rearrangement of crossbar lines, nonideality-aware training, and other techniques. I find that they all may contribute to the higher accuracy of physically implemented neural networks, often comparable to the accuracy of their digital counterparts. Finally, I introduce circuits that extend dot product computations to higher-rank arrays, different linear algebra operations, and quaternion vectors and matrices. These present opportunities for using crossbar arrays in new ways, including the processing of coloured images

Approximate hardening techniques for digital signal processing circuits against radiation-induced faults

RESUMEN NO TÉCNICO. Se llama radiación al proceso por el cual una partícula o una onda es capaz de transmitir energía a través del espacio o un medio material. Si la energía transmitida es suficientemente alta, la radiación puede provocar que algunos electrones se desplacen de su posición, en un proceso llamado ionización. La radiación ionizante puede provocar problemas a los seres vivos, pero también a los diversos materiales que componen los sistemas eléctricos y electrónicos utilizados en entornos sujetos a radiación. Existen en La Tierra varios procesos que emiten radiación ionizante, como la obtención de energía en centrales nucleares o ciertos procedimientos médicos. Sin embargo, las fuentes de radiación más importantes se sitúan más allá de nuestra atmósfera y afectan fundamentalmente a sistemas aeroespaciales y vuelos de gran altitud. Debido a la radiación, los sistemas electrónicos que se exponen a cualquiera de estas fuentes sufren degradación en sus propiedades a lo largo del tiempo y pueden sufrir fallos catastróficos que acorten su vida útil. El envejecimiento de los componentes se produce por acumulación de carga eléctrica en el material, lo que se conoce como Dosis Ionizante Total (TID por sus siglas en inglés), o por distorsiones en el silicio sobre el que se fabrican los circuitos, lo que se conoce como Daño por Desplazamiento (DD). Una única partícula ionizante puede, sin embargo, provocar también diversos tipos de fallos transitorios o permanentes en los componentes de un circuito, generalmente por un cambio de estado en un elemento de memoria o fallos destructivos en un transistor. Los diferentes tipos de fallos producidos en circuitos por la acción de una única partícula ionizante se engloban en la categoría de Efectos de Evento Único (SEE por sus siglas en inglés). Para proteger los sistemas electrónicos frente a los efectos de la radiación se suele recurrir a un conjunto de técnicas que llamamos endurecimiento frente a radiación. Los procedimientos tradicionales de endurecimiento han consistido en la fabricación de componentes electrónicos mediante procesos especiales que les confieran una resistencia inherente frente a la TID, el DD y los SEE. A este conjunto de técnicas de endurecimiento se lo conoce como Endurecimiento frente a la Radiación Por Proceso (RHBP por sus siglas en inglés). Estos procedimientos suelen aumentar el coste de los componentes y empeorar su rendimiento con respecto a los componentes que usamos en nuestros sistemas electrónicos cotidianos. En oposición a las técnicas RHBP encontramos las técnicas de Endurecimiento frente a la Radiación Por Diseño (RHBD por sus siglas en inglés). Estas técnicas permiten detectar y tratar de corregir fallos producidos por la radiación introduciendo modificaciones en los circuitos. Estas modificaciones suelen aumentar la complejidad de los circuitos que se quiere endurecer, haciendo que consuman más energía, ocupen más espacio o funcionen a menor frecuencia, pero estas desventajas se pueden compensar con la disminución de los costes de fabricación y la mejora en las prestaciones que aportan los sistemas modernos. En un intento por reducir el coste de las misiones espaciales y mejorar sus capacidades, en los últimos años se trata de introducir un mayor número de Componentes Comerciales (COTS por sus siglas en inglés), endurecidos mediante técnicas RHBD. Las técnicas RHBD habituales se basan en la adición de elementos redundantes idénticos al original, cuyos resultados se pueden comparar entre sí para obtener información acerca de la existencia de un error (si sólo se usa un circuito redundante, Duplicación Con Comparación [DWC]) o llegar incluso a corregir un error detectado de manera automática, si se emplean dos o más réplicas redundantes, siendo el caso más habitual la Redundancia Modular Triple (TMR) en todas sus variantes. El trabajo desarrollado en esta Tesis gira en torno a las técnicas de endurecimiento RHBD de sistemas electrónicos comerciales. En concreto, se trata de proponer y caracterizar nuevas técnicas de endurecimiento que permitan reducir el alto consumo de recursos de las utilizadas habitualmente. Para ello, se han desarrollado técnicas de endurecimiento que aprovechan cálculos aproximados para detectar y corregir fallos en circuitos electrónicos digitales para procesamiento de señal implementados en FPGA comerciales, dispositivos que permiten implementar circuitos electrónicos digitales a medida y reconfigurarlos tantas veces como se quiera. A lo largo de esta Tesis se han desarrollado diferentes circuitos de prueba endurecidos mediante TMR y se ha comparado su rendimiento con los de otras técnicas de Redundancia Aproximada, en concreto la Redundancia de Precisión Reducida (RPR), la Redundancia de Resolución Reducida (RRR) y la Redundancia Optimizada para Algoritmos Compuestos (ORCA): • La Redundancia de Precisión Reducida se basa en la utilización de dos réplicas redundantes que calculan resultados con un menor número de bits que el circuito original. De este modo se pueden disminuir los recursos necesitados por el circuito, aunque las correcciones en caso de fallo son menos precisas que en el TMR. En este trabajo exploramos también la RPR Escalada como un método de obtener un balance óptimo entre la precisión y el consumo de recursos. • La Redundancia de Resolución Reducida es una técnica propuesta originalmente en esta tesis. Está pensada para algoritmos que trabajan con información en forma de paquetes cuyos datos individuales guardan alguna relación entre sí. Las réplicas redundantes calculan los resultados con una fracción de los datos de entrada originales, lo que reduce su tamaño y permite correcciones aproximadas en caso de fallo. • La Redundancia Optimizada para Algoritmos Compuestos es también una aportación original de esta tesis. Está indicada para algoritmos cuyo resultado final puede expresarse como la composición de resultados intermedios calculados en etapas anteriores. Las réplicas redundantes se forman como bloques que calculan resultados intermedios y el resultado de su composición se puede comparar con el resultado original. Este método permite reducir recursos y proporciona resultados de corrección exactos en la mayor parte de los casos, lo que supone una mejora importante con respecto a las correcciones de los métodos anteriores. La eficacia de las técnicas de endurecimiento desarrolladas se ha probado mediante experimentos de inyección de fallos y mediante ensayos en instalaciones de aceleradores de partículas preparadas para la irradiación de dispositivos electrónicos. En concreto, se han realizado ensayos de radiación con protones en el Centro Nacional de Aceleradores (CNA España), el Paul Scherrer Institut (PSI, Suiza) y ensayos de radiación con neutrones en el laboratorio ISIS Neutron and Muon Source (ChipIR, Reino Unido).RESUMEN TÉCNICO. Se llama radiación al proceso por el cual una partícula o una onda es capaz de transmitir energía a través del espacio o un medio material. Si la energía transmitida es suficientemente alta, la radiación puede provocar que algunos electrones se desplacen de su posición, en un proceso llamado ionización. La radiación ionizante puede provocar problemas a los seres vivos, pero también a los diversos materiales que componen los sistemas eléctricos y electrónicos utilizados en entornos sujetos a radiación. Existen en La Tierra varios procesos que emiten radiación ionizante, como la obtención de energía en centrales nucleares o ciertos procedimientos médicos. Sin embargo, las fuentes de radiación más importantes se sitúan más allá de nuestra atmósfera y afectan fundamentalmente a sistemas aeroespaciales y vuelos de gran altitud. Debido a la radiación, los sistemas electrónicos que se exponen a cualquiera de estas fuentes sufren degradación en sus propiedades a lo largo del tiempo y pueden sufrir fallos catastróficos que acorten su vida útil. El envejecimiento de los componentes se produce por acumulación de carga eléctrica en el material, lo que se conoce como Dosis Ionizante Total (TID, Total Ionizing Dose), o por distorsiones acumuladas en la matriz cristalina del silicio en el que se fabrican los circuitos, lo que se conoce como Daño por Desplazamiento (DD, Displacement Damage). Una única partícula ionizante puede, sin embargo, provocar también diversos tipos de fallos transitorios o permanentes en los componentes de un circuito, generalmente por un cambio de estado en un elemento de memoria o la activación de circuitos parasitarios en un transistor. Los diferentes tipos de fallos producidos en circuitos por la acción de una única partícula ionizante se engloban en la categoría de Efectos de Evento Único (SEE, Single Event Effects). Para proteger los sistemas electrónicos frente a los efectos de la radiación se suele recurrir a un conjunto de técnicas que llamamos endurecimiento frente a radiación. Los procedimientos tradicionales de endurecimiento han consistido en la fabricación de componentes electrónicos mediante procesos especiales que les confieran una resistencia inherente frente a la TID, el DD y los SEE. A este conjunto de técnicas de endurecimiento se lo conoce como Endurecimiento frente a la Radiación Por Proceso (RHBP, por sus siglas en inglés). Estos procedimientos suelen aumentar el coste de los componentes y empeorar su rendimiento con respecto a los componentes que usamos en nuestros sistemas electrónicos cotidianos. En oposición a las técnicas RHBP encontramos las técnicas de Endurecimiento frente a la Radiación Por Diseño (RHBD, por sus siglas en inglés). Estas técnicas permiten detectar y tratar de corregir fallos producidos por la radiación introduciendo modificaciones en los circuitos. Estas modificaciones suelen aumentar la complejidad de los circuitos que se quiere endurecer, haciendo que consuman más energía, ocupen más espacio o funcionen a menor frecuencia, pero estas desventajas se pueden compensar con la disminución de los costes de fabricación y la mejora en las prestaciones que aportan los sistemas modernos. En un intento por reducir el coste de las misiones espaciales y mejorar sus capacidades, en los últimos años se trata de introducir un mayor número de Componentes Comerciales (COTS, por sus siglas en inglés), endurecidos mediante técnicas RHBD. Las técnicas RHBD habituales se basan en la adición de elementos redundantes idénticos al original, cuyos resultados se pueden comparar entre sí para obtener información acerca de la existencia de un error (si sólo se usa un circuito redundante, Duplicación Con Comparación [DWC, Duplication With Comparison]) o llegar incluso a corregir un error detectado de manera automática, si se emplean dos o más réplicas redundantes, siendo el caso más habitual la Redundancia Modular Triple (TMR, Triple Modular Redundancy) en todas sus variantes. El trabajo desarrollado en esta Tesis gira en torno a las técnicas de endurecimiento RHBD de sistemas electrónicos comerciales. En concreto, se trata de proponer y caracterizar nuevas técnicas de endurecimiento que permitan reducir el alto consumo de recursos de las técnicas utilizadas habitualmente. Para ello, se han desarrollado técnicas de endurecimiento que aprovechan cálculos aproximados para detectar y corregir fallos en circuitos electrónicos digitales para procesamiento de señal implementados en FPGA (Field Programmable Gate Array) comerciales. Las FPGA son dispositivos que permiten implementar circuitos electrónicos digitales diseñados a medida y reconfigurarlos tantas veces como se quiera. Su capacidad de reconfiguración y sus altas prestaciones las convierten en dispositivos muy interesantes para aplicaciones espaciales, donde realizar cambios en los diseños no suele ser posible una vez comenzada la misión. La reconfigurabilidad de las FPGA permite corregir en remoto posibles problemas en el diseño, pero también añadir o modificar funcionalidades a los circuitos implementados en el sistema. La eficacia de las técnicas de endurecimiento desarrolladas e implementadas en FPGAs se ha probado mediante experimentos de inyección de fallos y mediante ensayos en instalaciones de aceleradores de partículas preparadas para la irradiación de dispositivos electrónicos. Los ensayos de radiación son el estándar industrial para probar el comportamiento de todos los sistemas electrónicos que se envían a una misión espacial. Con estos ensayos se trata de emular de manera acelerada las condiciones de radiación a las que se verán sometidos los sistemas una vez hayan sido lanzados y determinar su resistencia a TID, DD y/o SEEs. Dependiendo del efecto que se quiera observar, las partículas elegidas para la radiación varían, pudiendo elegirse entre electrones, neutrones, protones, iones pesados, fotones... Particularmente, los ensayos de radiación realizados en este trabajo, tratándose de un estudio de técnicas de endurecimiento para sistemas electrónicos digitales, están destinados a establecer la sensibilidad de los circuitos estudiados frente a un tipo de SEE conocido como Single Event Upset (SEU), en el que la radiación modifica el valor lógico de un elemento de memoria. Para ello, hemos recurrido a experimentos de radiación con protones en el Centro Nacional de Aceleradores (CNA, España), el Paul Scherrer Institut (PSI, Suiza) y experimentos de radiación con neutrones en el laboratorio ISIS Neutron and Muon Source (ChipIR, Reino Unido). La sensibilidad de un circuito suele medirse en términos de su sección eficaz (cross section) con respecto a una partícula determinada, calculada como el cociente entre el número de fallos encontrados y el número de partículas ionizantes por unidad de área utilizadas en la campaña de radiación. Esta métrica sirve para estimar el número de fallos que provocará la radiación a lo largo de la vida útil del sistema, pero también para establecer comparaciones que permitan conocer la eficacia de los sistemas de endurecimiento implementados y ayudar a mejorarlos. El método de inyección de fallos utilizado en esta Tesis como complemento a la radiación se basa en modificar el valor lógico de los datos almacenados en la memoria de configuración de la FPGA. En esta memoria se guarda la descripción del funcionamiento del circuito implementado en la FPGA, por lo que modificar sus valores equivale a modificar el circuito. En FPGAs que utilizan la tecnología SRAM en sus memorias de configuración, como las utilizadas en esta Tesis, este es el componente más sensible a la radiación, por lo que es posible comparar los resultados de la inyección de fallos y de las campañas de radiación. Análogamente a la sección eficaz, en experimentos de inyección de fallos podemos hablar de la tasa de error, calculada como el cociente entre el número de fallos encontrados y la cantidad de bits de memoria inyectados. A lo largo de esta Tesis se han desarrollado diferentes circuitos endurecidos mediante Redundancia Modular Triple y se ha comparado su rendimiento con los de otras técnicas de Redundancia Aproximada, en concreto la Redundancia de Precisión Reducida (RPR), la Redundancia de Resolución Reducida (RRR) y la Redundancia Optimizada para Algoritmos Compuestos (ORCA). Estas dos últimas son contribuciones originales presentadas en esta Tesis. • La Redundancia de Precisión Reducida se basa en la utilización de dos réplicas redundantes que calculan resultados con un menor número de bits que el circuito original. Para cada dato de salida se comparan el resultado del circuito original y los dos resultados de precisión reducida. Si los dos resultados de precisión reducida son idénticos y su diferencia con el resultado de precisión completa es mayor que un determinado valor umbral, se considera que existe un fallo en el circuito original y se utiliza el resultado de precisión reducida para corregirlo. En cualquier otro caso, el resultado original se considera correcto, aunque pueda contener errores tolerables por debajo del umbral de comparación. En comparación con un circuito endurecido con TMR, los diseños RPR utilizan menos recursos, debido a la reducción en la precisión de los cálculos de los circuitos redundantes. No obstante, esto también afecta a la calidad de los resultados obtenidos cuando se corrige un error. En este trabajo exploramos también la RPR Escalada como un método de obtener un balance óptimo entre la precisión y el consumo de recursos. En esta variante de la técnica RPR, los resultados de cada etapa de cálculo en los circuitos redundantes tienen una precisión diferente, incrementándose hacia las últimas etapas, en las que el resultado tiene la misma precisión que el circuito original. Con este método se logra incrementar la calidad de los datos corregidos a la vez que se reducen los recursos utilizados por el endurecimiento. Los resultados de las campañas de radiación y de inyección de fallos realizadas sobre los diseños endurecidos con RPR sugieren que la reducción de recursos no sólo es beneficiosa por sí misma en términos de recursos y energía utilizados por el sistema, sino que también conlleva una reducción de la sensibilidad de los circuitos, medida tanto en cross section como en tasa de error. • La Redundancia de Resolución Reducida es una técnica propuesta originalmente en esta tesis. Está indicada para algoritmos que trabajan con información en forma de paquetes cuyos datos individuales guardan alguna relación entre sí, como puede ser un algoritmo de procesamiento de imágenes. En la técnica RRR, se añaden dos circuitos redundantes que calculan los resultados con una fracción de los datos de entrada originales. Tras el cálculo, los resultados diezmados pueden interpolarse para obtener un resultado aproximado del mismo tamaño que el resultado del circuito original. Una vez interpolados, los resultados de los tres circuitos pueden ser comparados para detectar y corregir fallos de una manera similar a la que se utiliza en la técnica RPR. Aprovechando las características del diseño hardware, la disminución de la cantidad de datos que procesan los circuitos de Resolución Reducida puede traducirse en una disminución de recursos, en lugar de una disminución de tiempo de cálculo. De esta manera, la técnica RRR es capaz de reducir el consumo de recursos en comparación a los que se necesitarían si se utilizase un endurecimiento TMR. Los resultados de los experimentos realizados en diseños endurecidos mediante Redundancia de Resolución Reducida sugieren que la técnica es eficaz en reducir los recursos utilizados y, al igual que pasaba en el caso de la Redundancia de Precisión Reducida, también su sensibilidad se ve reducida, comparada con la sensibilidad del mismo circuito endurecido con Redundancia Modular Triple. Además, se observa una reducción notable de la sensibilidad de los circuitos frente a errores no corregibles, comparado con el mismo resultado en TMR y RPR. Este tipo de error engloba aquellos producidos por fallos en la lógica de comparación y votación o aquellos en los que un único SEU produce fallos en los resultados de dos o más de los circuitos redundantes al mismo tiempo, lo que se conoce como Fallo en Modo Común (CMF). No obstante, también se observa que la calidad de las correcciones realizadas utilizando este método empeora ligeramente. • La Redundancia Optimizada para Algoritmos Compuestos es también una aportación original de esta tesis. Está indicada para algoritmos cuyo resultado final puede expresarse como la composición de resultados intermedios calculados en etapas anteriores. Para endurecer un circuito usando esta técnica, se añaden dos circuitos redundantes diferentes entre sí y que procesan cada uno una parte diferente del conjunto de datos de entrada. Cada uno de estos circuitos aproximados calcula un resultado intermedio. La composición de los dos resultados intermedios da un resultado idéntico al del circuito original en ausencia de fallos. La detección de fallos se realiza comparando el resultado del circuito original con el de la composición de los circuitos aproximados. En caso de ser diferentes, se puede determinar el origen del fallo comparando los resultados aproximados intermedios frente a un umbral. Si la diferencia entre los resultados intermedios supera el umbral, significa que el fallo se ha producido en uno de los circuitos aproximados y que el resultado de la composición no debe ser utilizado en la salida. Al igual que ocurre en la Redundancia de Precisión Reducida y la Redundancia de Resolución Reducida, utilizar un umbral de comparación implica la existencia de errores tolerables. No obstante, esta técnica de endurecimiento permite realizar correcciones exactas, en lugar de aproximadas, en la mayor parte de los casos, lo que mejora la calidad de los resultados con respecto a otras técnicas de endurecimiento aproximadas, al tiempo que reduce los recursos utilizados por el sistema endurecido en comparación con las técnicas tradicionales. Los resultados de los experimentos realizados con diseños endurecidos mediante Redundancia Optimizada para Algoritmos Compuestos confirman que esta técnica de endurecimiento es capaz de producir correcciones exactas en un alto porcentaje de los eventos. Su sensibilidad frente a todo tipo de errores y frente a errores no corregibles también se ve disminuida, comparada con la obtenida con Redundancia Modular Triple. Los resultados presentados en esta Tesis respaldan la idea de que las técnicas de Redundancia Aproximada son alternativas viables a las técnicas de endurecimiento frente a la radiación habituales, siempre que

On the Improving of Approximate Computing Quality Assurance

Approximate computing (AC) has been predominantly recommended for implementation in error-tolerant applications as it offers a reduced resource usage, e.g.,~area and power, for a trade-off in output quality. However, AC implementation has not been adopted in commercial designs yet as it is still falling short in providing a good enough quality. Thus, continued research in the field in the field of improving quality of AC designs is indispensable. In this direction, a recent study exploited the use of machine learning (ML) to improve output quality. Nonetheless, the idea of quality assurance in AC designs could be improved in many aspects. In the work we present in this thesis, we propose a few practical methods to improve an ML-based quality assurance methodology, which consist of an ML-model that select the most suitable design from a library of AC circuits. For instance, we extend the library of AC designs used for the ML-based approach with larger data path circuits. Larger designs, however, result in an exponential growth of complexity. Thus we propose the use of data pre-processing in order to reduce this hurdle by prioritizing designs based on their physical properties. Another direction of improving AC circuits designs in general, and the ML-based model in particular is design space exploration (DSE). We therefore propose a novel DSE that drastically reduces the design space based on the aimed targets for area, latency and power of the AC circuit. Moreover, even with a narrowed design space, the number of AC designs to be assessed for their quality could be enormous. Thus, as part of this thesis, we propose a DSE that uses an intricate mathematical modeling for designs to assess their quality. In another effort in improving quality assurance for AC design, we introduce a highly reliable model that uses a minimal overhead. This work is achieved by using redundant AC modules to form an approximate quadruple modular redundancy (AQMR) design. The proposed AQMR is superior to the exact triple modular redundancy (TMR) by offering a better reliability on top of the resource savings resulting from the implementation of AC

Design and Programming Methods for Reconfigurable Multi-Core Architectures using a Network-on-Chip-Centric Approach

A current trend in the semiconductor industry is the use of Multi-Processor Systems-on-Chip (MPSoCs) for a wide variety of applications such as image processing, automotive, multimedia, and robotic systems. Most applications gain performance advantages by executing parallel tasks on multiple processors due to the inherent parallelism. Moreover, heterogeneous structures provide high performance/energy efficiency, since application-specific processing elements (PEs) can be exploited. The increasing number of heterogeneous PEs leads to challenging communication requirements. To overcome this challenge, Networks-on-Chip (NoCs) have emerged as scalable on-chip interconnect. Nevertheless, NoCs have to deal with many design parameters such as virtual channels, routing algorithms and buffering techniques to fulfill the system requirements. This thesis highly contributes to the state-of-the-art of FPGA-based MPSoCs and NoCs. In the following, the three major contributions are introduced. As a first major contribution, a novel router concept is presented that efficiently utilizes communication times by performing sequences of arithmetic operations on the data that is transferred. The internal input buffers of the routers are exchanged with processing units that are capable of executing operations. Two different architectures of such processing units are presented. The first architecture provides multiply and accumulate operations which are often used in signal processing applications. The second architecture introduced as Application-Specific Instruction Set Routers (ASIRs) contains a processing unit capable of executing any operation and hence, it is not limited to multiply and accumulate operations. An internal processing core located in ASIRs can be developed in C/C++ using high-level synthesis. The second major contribution comprises application and performance explorations of the novel router concept. Models that approximate the achievable speedup and the end-to-end latency of ASIRs are derived and discussed to show the benefits in terms of performance. Furthermore, two applications using an ASIR-based MPSoC are implemented and evaluated on a Xilinx Zynq SoC. The first application is an image processing algorithm consisting of a Sobel filter, an RGB-to-Grayscale conversion, and a threshold operation. The second application is a system that helps visually impaired people by navigating them through unknown indoor environments. A Light Detection and Ranging (LIDAR) sensor scans the environment, while Inertial Measurement Units (IMUs) measure the orientation of the user to generate an audio signal that makes the distance as well as the orientation of obstacles audible. This application consists of multiple parallel tasks that are mapped to an ASIR-based MPSoC. Both applications show the performance advantages of ASIRs compared to a conventional NoC-based MPSoC. Furthermore, dynamic partial reconfiguration in terms of relocation and security aspects are investigated. The third major contribution refers to development and programming methodologies of NoC-based MPSoCs. A software-defined approach is presented that combines the design and programming of heterogeneous MPSoCs. In addition, a Kahn-Process-Network (KPN) –based model is designed to describe parallel applications for MPSoCs using ASIRs. The KPN-based model is extended to support not only the mapping of tasks to NoC-based MPSoCs but also the mapping to ASIR-based MPSoCs. A static mapping methodology is presented that assigns tasks to ASIRs and processors for a given KPN-model. The impact of external hardware components such as sensors, actuators and accelerators connected to the processors is also discussed which makes the approach of high interest for embedded systems