CAJ | 학술논문

随着集成电路工艺的不断进步,微处理器的软错误问题日益突出.体系结构弱点因子AVF(architectural vulnerability factor)作为可靠性评估指标之一,常用于软错误的评估.AVF在程序执行过程中呈现明显的动态变化特性,使得基于AVF预测的动态容错管理技术成为当前软错误研究领域的热门课题.即根据AVF的变化来动态选择是否对微处理器部件进行容错设计,从而在满足软错误可靠性要求的前提下尽量降低容错技术的开销.因此,基于L2 Cache AVF的动态特性研究,提出使用贝叶斯累加树模型BART(Bayesian additive regression trees)对L2 Cache AVF进行准确预测,并使用块搜索( bump hunting)技术来提取由少数几个性能参数组成的、对具有高L2 Cache AVF的执行阶段进行判定的规则,从而实现了对L2 Cache AVF的快速有效预测.
수착집성전로공예적불단진보,미처리기적연착오문제일익돌출.체계결구약점인자AVF(architectural vulnerability factor)작위가고성평고지표지일,상용우연착오적평고.AVF재정서집행과정중정현명현적동태변화특성,사득기우AVF예측적동태용착관리기술성위당전연착오연구영역적열문과제.즉근거AVF적변화래동태선택시부대미처리기부건진행용착설계,종이재만족연착오가고성요구적전제하진량강저용착기술적개소.인차,기우L2 Cache AVF적동태특성연구,제출사용패협사루가수모형BART(Bayesian additive regression trees)대L2 Cache AVF진행준학예측,병사용괴수색( bump hunting)기술래제취유소수궤개성능삼수조성적、대구유고L2 Cache AVF적집행계단진행판정적규칙,종이실현료대L2 Cache AVF적쾌속유효예측.