基于机器学习的指令SDC脆弱性分析方法

张倩雯,庄 毅

(南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106) E-mail:zy16@nuaa.edu.cn

1 概 述

随着半导体制造技术的不断发展,处理器不断缩减集成电路的尺寸、降低工作的电压.在计算机性能大幅度提升的同时使得芯片更容易受到空间辐射的影响.在太空等辐射环境中,由高能粒子辐照或电磁干扰等造成的单粒子效应是计算机系统失效的主要原因,单粒子翻转(Single Event Upset,SEU)是单粒子效应最主要的表现形式.SEU是指高能粒子轰击器件使其逻辑状态发生翻转,使得存储值的某一位由1变为0或由0变为1,可以通过重新写入逻辑值恢复其状态,这种由单粒子翻转造成的系统硬件故障称为软错误[1],是一种瞬时故障.

软错误对系统可靠性的影响在于它会传播到程序中,造成程序的状态异常或功能失效.瞬时故障对程序运行的影响大致可分为3种:

1)没有影响程序的正常运行及结果(Benign);

2)导致程序崩溃(Crash)或挂起(Hang);

3)程序正常运行,但出现了结果错误,称为SDC(Silent Data Corruption)错误.

第二类错误较易被检测到,已有基于症状的检测方法[2,3]对其进行检测,并使用检查点机制进行恢复.与这类错误相比,SDC错误是隐蔽传播的.由于隐蔽传播在程序的执行过程中不会有系统错误的提示,因而无法被检测机制捕获,但却会导致程序产生错误的结果,这也是本文研究的重点.

随着工艺尺寸的减小,软错误引起的失效问题也越来越多.为了解决空间辐射对软件执行的影响,尤其是在高可靠性的航空航天领域……