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

Fast and accurate SER estimation for large combinational blocks in early stages of the design

Soft Error Rate (SER) estimation is an important challenge for integrated circuits because of the increased vulnerability brought by technology scaling. This paper presents a methodology to estimate in early stages of the design the susceptibility of combinational circuits to particle strikes. In the core of the framework lies MASkIt , a novel approach that combines signal probabilities with technology characterization to swiftly compute the logical, electrical, and timing masking effects of the circuit under study taking into account all input combinations and pulse widths at once. Signal probabilities are estimated applying a new hybrid approach that integrates heuristics along with selective simulation of reconvergent subnetworks. The experimental results validate our proposed technique, showing a speedup of two orders of magnitude in comparison with traditional fault injection estimation with an average estimation error of 5 percent. Finally, we analyze the vulnerability of the Decoder, Scheduler, ALU, and FPU of an out-of-order, superscalar processor design.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and Feder Funds under grant TIN2013-44375-R, by the Generalitat de Catalunya under grant FI-DGR 2016, and by the FP7 program of the EU under contract FP7-611404 (CLERECO).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Radiation Tolerant Electronics, Volume II

Research on radiation tolerant electronics has increased rapidly over the last few years, resulting in many interesting approaches to model radiation effects and design radiation hardened integrated circuits and embedded systems. This research is strongly driven by the growing need for radiation hardened electronics for space applications, high-energy physics experiments such as those on the large hadron collider at CERN, and many terrestrial nuclear applications, including nuclear energy and safety management. With the progressive scaling of integrated circuit technologies and the growing complexity of electronic systems, their ionizing radiation susceptibility has raised many exciting challenges, which are expected to drive research in the coming decade.After the success of the first Special Issue on Radiation Tolerant Electronics, the current Special Issue features thirteen articles highlighting recent breakthroughs in radiation tolerant integrated circuit design, fault tolerance in FPGAs, radiation effects in semiconductor materials and advanced IC technologies and modelling of radiation effects

Runtime Monitoring for Dependable Hardware Design

Mit dem Voranschreiten der Technologieskalierung und der Globalisierung der Produktion von integrierten Schaltkreisen eröffnen sich eine Fülle von Schwachstellen bezüglich der Verlässlichkeit von Computerhardware. Jeder Mikrochip wird aufgrund von Produktionsschwankungen mit einem einzigartigen Charakter geboren, welcher sich durch seine Arbeitsbedingungen, Belastung und Umgebung in individueller Weise entwickelt. Daher sind deterministische Modelle, welche zur Entwurfszeit die Verlässlichkeit prognostizieren, nicht mehr ausreichend um Integrierte Schaltkreise mit Nanometertechnologie sinnvoll abbilden zu können. Der Bedarf einer Laufzeitanalyse des Zustandes steigt und mit ihm die notwendigen Maßnahmen zum Erhalt der Zuverlässigkeit. Transistoren sind anfällig für auslastungsbedingte Alterung, die die Laufzeit der Schaltung erhöht und mit ihr die Möglichkeit einer Fehlberechnung. Hinzu kommen spezielle Abläufe die das schnelle Altern des Chips befördern und somit seine zuverlässige Lebenszeit reduzieren. Zusätzlich können strahlungsbedingte Laufzeitfehler (Soft-Errors) des Chips abnormales Verhalten kritischer Systeme verursachen. Sowohl das Ausbreiten als auch das Maskieren dieser Fehler wiederum sind abhängig von der Arbeitslast des Systems. Fabrizierten Chips können ebenfalls vorsätzlich während der Produktion boshafte Schaltungen, sogenannte Hardwaretrojaner, hinzugefügt werden. Dies kompromittiert die Sicherheit des Chips. Da diese Art der Manipulation vor ihrer Aktivierung kaum zu erfassen ist, ist der Nachweis von Trojanern auf einem Chip direkt nach der Produktion extrem schwierig. Die Komplexität dieser Verlässlichkeitsprobleme machen ein einfaches Modellieren der Zuverlässigkeit und Gegenmaßnahmen ineffizient. Sie entsteht aufgrund verschiedener Quellen, eingeschlossen der Entwicklungsparameter (Technologie, Gerät, Schaltung und Architektur), der Herstellungsparameter, der Laufzeitauslastung und der Arbeitsumgebung. Dies motiviert das Erforschen von maschinellem Lernen und Laufzeitmethoden, welche potentiell mit dieser Komplexität arbeiten können. In dieser Arbeit stellen wir Lösungen vor, die in der Lage sind, eine verlässliche Ausführung von Computerhardware mit unterschiedlichem Laufzeitverhalten und Arbeitsbedingungen zu gewährleisten. Wir entwickelten Techniken des maschinellen Lernens um verschiedene Zuverlässigkeitseffekte zu modellieren, zu überwachen und auszugleichen. Verschiedene Lernmethoden werden genutzt, um günstige Überwachungspunkte zur Kontrolle der Arbeitsbelastung zu finden. Diese werden zusammen mit Zuverlässigkeitsmetriken, aufbauend auf Ausfallsicherheit und generellen Sicherheitsattributen, zum Erstellen von Vorhersagemodellen genutzt. Des Weiteren präsentieren wir eine kosten-optimierte Hardwaremonitorschaltung, welche die Überwachungspunkte zur Laufzeit auswertet. Im Gegensatz zum aktuellen Stand der Technik, welcher mikroarchitektonische Überwachungspunkte ausnutzt, evaluieren wir das Potential von Arbeitsbelastungscharakteristiken auf der Logikebene der zugrundeliegenden Hardware. Wir identifizieren verbesserte Features auf Logikebene um feingranulare Laufzeitüberwachung zu ermöglichen. Diese Logikanalyse wiederum hat verschiedene Stellschrauben um auf höhere Genauigkeit und niedrigeren Overhead zu optimieren. Wir untersuchten die Philosophie, Überwachungspunkte auf Logikebene mit Hilfe von Lernmethoden zu identifizieren und günstigen Monitore zu implementieren um eine adaptive Vorbeugung gegen statisches Altern, dynamisches Altern und strahlungsinduzierte Soft-Errors zu schaffen und zusätzlich die Aktivierung von Hardwaretrojanern zu erkennen. Diesbezüglich haben wir ein Vorhersagemodell entworfen, welches den Arbeitslasteinfluss auf alterungsbedingte Verschlechterungen des Chips mitverfolgt und dazu genutzt werden kann, dynamisch zur Laufzeit vorbeugende Techniken, wie Task-Mitigation, Spannungs- und Frequenzskalierung zu benutzen. Dieses Vorhersagemodell wurde in Software implementiert, welche verschiedene Arbeitslasten aufgrund ihrer Alterungswirkung einordnet. Um die Widerstandsfähigkeit gegenüber beschleunigter Alterung sicherzustellen, stellen wir eine Überwachungshardware vor, welche einen Teil der kritischen Flip-Flops beaufsichtigt, nach beschleunigter Alterung Ausschau hält und davor warnt, wenn ein zeitkritischer Pfad unter starker Alterungsbelastung steht. Wir geben die Implementierung einer Technik zum Reduzieren der durch das Ausführen spezifischer Subroutinen auftretenden Belastung von zeitkritischen Pfaden. Zusätzlich schlagen wir eine Technik zur Abschätzung von online Soft-Error-Schwachstellen von Speicherarrays und Logikkernen vor, welche auf der Überwachung einer kleinen Gruppe Flip-Flops des Entwurfs basiert. Des Weiteren haben wir eine Methode basierend auf Anomalieerkennung entwickelt, um Arbeitslastsignaturen von Hardwaretrojanern während deren Aktivierung zur Laufzeit zu erkennen und somit eine letzte Verteidigungslinie zu bilden. Basierend auf diesen Experimenten demonstriert diese Arbeit das Potential von fortgeschrittener Feature-Extraktion auf Logikebene und lernbasierter Vorhersage basierend auf Laufzeitdaten zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Harwareentwürfen

Digital design techniques for dependable High-Performance Computing

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

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