La réduction des dimensions des transistors a augmenté la sensibilité des circuits numériques aux variations PVT et, plus récemment, aux effets de vieillissement, notamment BTI et HCI. De larges marges de sécurité sont donc nécessaires pour assurer un fonctionnement correct du circuit, ce qui entraîne une perte d'énergie importante. Les solutions actuelles pour améliorer l'efficacité énergétique sont principalement basées sur des solutions de type «Adaptive Voltage and Frequency Scaling (AVFS)». Cependant, ce type de solution ne peut anticiper les variations avant qu'elles ne se produisent. Cette approche doit donc être amélioré pour traiter les problèmes de fiabilité liés au vieillissement. Cette thèse propose une nouvelle méthodologie pour générer des modèles simplifiés pour estimer la fréquence maximale du circuit Fmax. Un premier modèle est créé pour estimer le délai de propagation du (des) chemin(s) critique(s) en fonction des variations PVT. Les effets BTI et HCI sont ensuite modélisés via une modification des paramètres du premier modèle. Construit à partir des modèles au niveau transistor, le modèle de vieillissement obtenu prend en compte tous les facteurs qui influent sur le vieillissement, à savoir, la topologie des circuits, l'application, la tension et la température. La méthodologie proposée est validée sur deux architectures en technologie 28nm FD-SOI. Les modèles peuvent être alimentés par des moniteurs de température et de tension, ce qui permet une évaluation précise de l'évolution de Fmax. Toutefois, ces moniteurs sont sensibles au vieillissement. Aussi, une méthode de recalibrage pour compenser les effets du vieillissement a été développée pour un moniteur numérique de température et de tension. Des exemples d'applications en ligne sont donnés. Les modèles sont également utilisés pour simuler des circuits complexes sous des variations de vieillissement, par exemple un circuit multi-cœur et un système AVFS. Cela permet d'évaluer différentes stratégies concernant la performance, l'énergie et la fiabilité. / The continuous scaling of transistor dimensions has increased the sensitivity of digital circuits to PVT variations and, more recently, to aging effects such as BTI and HCI. Large voltage guard bands, corresponding to worst-case operation, are thus necessary and leads to a considerable energy loss. Current solutions to increase energy efficiency are mainly based on Adaptive Voltage and Frequency Scaling (AVFS). However, as a reactive solution, it cannot anticipate the variation before it occurs. It has, thus, to be improved for handling long-term reliability issues. This thesis proposes a new methodology to generate simplified but nevertheless accurate models to estimate the circuit maximum operating frequency Fmax. A first model is created for the modelling of the propagation delay of the critical path(s) as a function of PVT variations. Both BTI/HCI effects are then modelled as a shift in the parameters of the first model. Built on the top of device-level models, it takes into account all factors that impact global aging, namely, circuit topology, workload, voltage and temperature variations. The proposed modelling approach is evaluated on two architectures implemented in 28nm FD-SOI technology. The models can be fed by temperature and voltage monitors. This allows an accurate assessment of the circuit Fmax evolution during its operation. However, these monitors are prone to aging. Therefore, an aging-aware recalibration method has been developed for a particular V T monitor. Examples of on-line applications are given. Finally, the models are used to simulate complex circuits under aging variations such a multi-core circuit and an AVFS system. This allows the evaluation of different strategies regarding performance, energy and reliability.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017GREAT093 |
| Date | 12 December 2017 |
| Creators | Altieri scarpato, Mauricio |
| Contributors | Grenoble Alpes, Beigné, Édith, Lesecq, Suzanne |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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