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Updated: Jul 15, 2025

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Published on: November 2, 2017
基于SRAM的FPGA的软误差缓解和恢复使用由大脑启发的混合粒擦洗机制
Yu Xie1, Tingting Qiao1, Yizhuang Xie1
1Beijing Key Laboratory of Embedded Real-Time Information Processing Technology, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China.
这项研究介绍了一种基于SRAM的FPGA的脑启发式擦洗方法,以对抗软错误. 混合方法精确地定位和修复配置内存错误,改善恢复时间和减少硬件开销.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 计算机架构 计算机架构
- 可靠性工程可靠性工程
背景情况:
- 基于SRAM的FPGA中的软错误对电路完整性构成关键威胁.
- 配置内存损坏可能导致系统故障.
- 现有的缓解技术可能缺乏精度和效率.
研究的目的:
- 为FPGAs提出一种由大脑启发的新型混合粒度冲洗机制.
- 为了增强在配置内存中的软错误的缓解和修复.
- 为了提高错误定位和恢复速度.
主要方法:
- 开发了一种混合粒度冲洗机制 (细粒度和粗粒度).
- 整合了一个由大脑启发的方法来掩盖无效的错误位置信息.
- 在基准电路 (ISCAS89) 和FT-FFT上使用故障注入来评估有效性.
主要成果:
- 该机制通过有针对性的擦洗精确地定位和恢复错误.
- 成功缓解和修复单位扰乱 (SBU) 和双位扰乱 (DBU).
- 与现有方法相比,证明了优越的错误恢复时间和降低的硬件开销.
结论:
- 提出的大脑启发的混合颗粒擦洗机制是有效的FPGA软误差缓解.
- 为修复配置内存损坏提供了精确有效的解决方案.
- 提出了提高FPGA可靠性的有希望的方法.
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