A complexidade dos sistemas integrados em chips bem como a arquitetura de processadores comerciais vem crescendo dramaticamente nos últimos anos. Com isto, a dificuldade de avaliarmos a suscetibilidade às falhas em decorrência da incidência de partículas espaciais carregadas nestes dispositivos cresce com a mesma taxa. Este trabalho apresenta uma análise comparativa da susceptibilidade à erros de software em um microprocessador embarcado ARM Cortex-A9 single core de larga escala comercial, amplamente utilizado em aplicações críticas, executando um conjunto de 11 aplicações desenvolvidas para um ambiente bare metal e para o sistema operacional Linux. A análise de soft errors é executada por injeção de falhas na plataforma de simulação OVPSim juntamente com o injetor OVPSim-FIM, capaz de sortear o momento e local de injeção de uma falha. A campanha de injeção de falhas reproduz milhares de bit-flips no banco de registradores do microprocessador durante a execução do conjunto de benchmarks que possuem um comportamento de código diverso, desde dependência de fluxo de controle até aplicações intensivas em dados. O método de análise consiste em comparar execuções da aplicação onde falhas foram injetadas com uma execução livre de falhas. Os resultados apresentam a taxa de falhas que são classificadas em: mascaradas (UNACE), travamento ou perda de controle de fluxo (HANG) e erro nos resultados (SDC). Adicionalmente, os erros são classificados por registradores, separando erros latentes por sua localização nos resultados e por exceções detectadas pelo sistema operacional, provendo novas possibilidades de análise para um processador desta escala. O método proposto e os resultados obtidos podem ajudar a orientar desenvolvedores de software na escolha de diferentes arquiteturas de código, a fim de aprimorar a tolerância à falhas do sistema embarcado como um todo. / The complexity of integrated system on-chips as well as commercial processor’s architecture has increased dramatically in recent years. Thus, the effort for assessing the susceptibility to faults due to the incidence of spatial charged particles in these devices has growth at the same rate. This work presents a comparative analysis of soft errors susceptibility in the commercial large-scale embedded microprocessor ARM Cortex-A9 single core, widely used in critical applications, performing a set of 11 applications developed for a bare metal environment and the Linux operating system. The soft errors analysis is performed by fault injection in OVPSim simulation platform along with the OVPSim-FIM fault injector, able to randomly select the time and place to inject the fault. The fault injection campaign reproduces thousands of bit-flips in the microprocessor register file during the execution of the benchmarks set, with a diverse code behavior ranging from control flow dependency to data intensive applications. The analysis method is based on comparing applications executions where faults were injected with a fault-free implementation. The results show the error rate classified by their effect as: masked (UNACE), crash or loss of control flow (HANG) and silent data corruption (SDC); and by register locations. By separating latent errors by its location in the results and exceptions detected by the operating system, one can provide new better observability for a large-scale processor. The proposed method and the results can guide software developers in choosing different code architectures in order to improve the fault tolerance of the embedded system as a whole.

A complexidade dos sistemas integrados em chips bem como a arquitetura de processadores comerciais vem crescendo dramaticamente nos últimos anos. Com isto, a dificuldade de avaliarmos a suscetibilidade às falhas em decorrência da incidência de partículas espaciais carregadas nestes dispositivos cresce com a mesma taxa. Este trabalho apresenta uma análise comparativa da susceptibilidade à erros de software em um microprocessador embarcado ARM Cortex-A9 single core de larga escala comercial, amplamente utilizado em aplicações críticas, executando um conjunto de 11 aplicações desenvolvidas para um ambiente bare metal e para o sistema operacional Linux. A análise de soft errors é executada por injeção de falhas na plataforma de simulação OVPSim juntamente com o injetor OVPSim-FIM, capaz de sortear o momento e local de injeção de uma falha. A campanha de injeção de falhas reproduz milhares de bit-flips no banco de registradores do microprocessador durante a execução do conjunto de benchmarks que possuem um comportamento de código diverso, desde dependência de fluxo de controle até aplicações intensivas em dados. O método de análise consiste em comparar execuções da aplicação onde falhas foram injetadas com uma execução livre de falhas. Os resultados apresentam a taxa de falhas que são classificadas em: mascaradas (UNACE), travamento ou perda de controle de fluxo (HANG) e erro nos resultados (SDC). Adicionalmente, os erros são classificados por registradores, separando erros latentes por sua localização nos resultados e por exceções detectadas pelo sistema operacional, provendo novas possibilidades de análise para um processador desta escala. O método proposto e os resultados obtidos podem ajudar a orientar desenvolvedores de software na escolha de diferentes arquiteturas de código, a fim de aprimorar a tolerância à falhas do sistema embarcado como um todo. / The complexity of integrated system on-chips as well as commercial processor’s architecture has increased dramatically in recent years. Thus, the effort for assessing the susceptibility to faults due to the incidence of spatial charged particles in these devices has growth at the same rate. This work presents a comparative analysis of soft errors susceptibility in the commercial large-scale embedded microprocessor ARM Cortex-A9 single core, widely used in critical applications, performing a set of 11 applications developed for a bare metal environment and the Linux operating system. The soft errors analysis is performed by fault injection in OVPSim simulation platform along with the OVPSim-FIM fault injector, able to randomly select the time and place to inject the fault. The fault injection campaign reproduces thousands of bit-flips in the microprocessor register file during the execution of the benchmarks set, with a diverse code behavior ranging from control flow dependency to data intensive applications. The analysis method is based on comparing applications executions where faults were injected with a fault-free implementation. The results show the error rate classified by their effect as: masked (UNACE), crash or loss of control flow (HANG) and silent data corruption (SDC); and by register locations. By separating latent errors by its location in the results and exceptions detected by the operating system, one can provide new better observability for a large-scale processor. The proposed method and the results can guide software developers in choosing different code architectures in order to improve the fault tolerance of the embedded system as a whole.