A diminuição agressiva dos transistores, a qual levou a reduções na tensão de operação, vem proporcionando enormes benefícios em termos de poder computacional, mantendo o consumo de energia em um nível aceitável. No entanto, à medida que o tamanho dos recursos e a tensão diminuem, a susceptibilidade a falhas tende a aumentar e a importância das avaliações com falhas cresce. Os processadores superescalares, que hoje dominam o mercado, são um exemplo significativo de sistemas que se beneficiam destas melhorias tecnológicas e são mais suscetíveis a erros. Juntamente com isso, existem vários métodos para injeção de falhas, que é um meio eficiente para avaliar a resiliência desses processadores. No entanto, os métodos tradicionais de injeção de falhas, como a técnica baseada em hardware, impõem que o processador seja implementado fisicamente antes que os testes possam ser conduzidos, sem fornecer níveis razoáveis de controlabilidade. Por outro lado, as técnicas baseadas em simuladores implementados em software oferecem altos níveis de controlabilidade. No entanto, enquanto os simuladores em SW de alto nível (que são rápidos) podem levar a uma avaliação incompleta, ou mesmo equivocada, da resiliência do sistema, uma vez que não modelam os componentes internos do hardware (como os registradores do pipeline), simuladores em SW de baixo nível são extremamente lentos e dificilmente estão disponíveis em RTL (Register-Transfer Level). Considerando este cenário, propomos uma plataforma que preenche a lacuna entre as abordagens em HW e SW para avaliar falhas em processadores superescalares: é rápida, tem alta controlabilidade, disponível em software, flexível e, o mais importante, modela o processador em RTL. A ferramenta foi implementada sobre a plataforma usada para gerar o processador superescalar The Berkeley Out-of-Order Machine (BOOM), que é um processador altamente escalável e parametrizável. Esta propriedade nos permitiu experimentar três arquiteturas diferentes do processador: single-, dual- e quad-issue, e, ao analisar como a resiliência a falhas é influenciada pela complexidade de diferentes processadores, usamos os processadores para validar nossa ferramenta.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/169905 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Tonetto, Rafael Billig |
| Contributors | Beck Filho, Antonio Carlos Schneider, Nazar, Gabriel Luca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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