[논문 리뷰] Automatic Synthesis of Totally Self-Checking Circuits

Michael Garvie, Phil Husbands|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 21.

Radiation Effects in Electronics참고 문헌 41인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 분산형, 집단 기반의 확률적 최적화 알고리즘을 사용하여 처음으로 자동으로 종단 간(Totally Self-Checking, TSC) 회로를 합성하는 방법을 제안한다. 각 기능에 맞게 맞춤형 체크어 회로를 진화시킴으로써, 이전 방법이 출력 코드스페이스가 제한된 회로에 대해 체크어 자가 테스팅을 보장하지 못하는 심각한 한계를 극복하여 평균 23%의 복제 및 비교 오버헤드로 훨씬 낮은 오버헤드를 달성한다.

ABSTRACT

Totally self-checking (TSC) circuits are synthesised with a grid of computers running a distributed population based stochastic optimisation algorithm. The presented method is the first to automatically synthesise TSC circuits from arbitrary logic as all previous methods fail to guarantee the checker is self-testing (ST) for circuits with limited output codespaces. The circuits synthesised by the presented method have significantly lower overhead than the previously reported best for every one of a set of 11 frequently used benchmarks. Average overhead across the entire set is 23% of duplication and comparison overhead, compared with an average of 69% for the previous best reported values across the set. The methodology presented represents a breakthrough in concurrent error detection (CED). The highly efficient, novel designs produced are tailored to each circuit's function, rather than being constrained by a particular modular CED design methodology. Results are synthesised using two-input gates and are TSC with respect to all gate input and output stuck-at faults. The method can be used to add CED with or without modifications to the original logic, and can be generalised to any implementation technology and fault model. An example circuit is analysed and rigorously proven to be TSC.

연구 동기 및 목표

• 출력 코드스페이스가 제한된 임의의 함수에 대해 체크어 자가 테스팅(ST)을 보장하는 자동 TSC 회로 합성의 열린 문제를 해결하기 위해.
• 특히 출력 인코딩이 제약을 받는 회로에 대해 이전 방법보다 동시 오류 탐지(CED) 오버헤드를 낮추기 위해.
• 주 출력 논리에 대한 구조적 제약 조건이 없거나 원본 회로에 대한 수정이 필요 없는 완전 자동 합성 방법을 개발하기 위해.
• 모듈형, 고정 구조의 체크어를 사용하는 대신 기능에 특화된 맞춤형 체크어 회로를 진화시켜 최소한의 기능별 체크 오버헤드를 갖춘 TSC 설계를 가능하게 하기 위해.
• 그리드 컴퓨팅 자원을 활용하여 산업 규모의 TSC 회로 합성에 대해 진화 계산의 타당성과 확장성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 분산형, 집단 기반의 확률적 최적화 알고리즘(진화 알고리즘)이 컴퓨터 그룹의 그리드를 통해 TSC 회로 설계를 진화시킨다.
• 적합도 함수는 TSC 정확성, 스탑-아웃 고장에 대한 장애 커버리지, 오버헤드(복제 및 비교 비용)를 기반으로 평가되며, 루팅, 전력, 성능 지표를 포함할 수 있다.
• 알고리즘은 주 출력 기능 생성기와 체크어 회로를 동시에 진화시켜 체크어를 기능 논리와 밀접하게 결합함으로써 최소한의 오버헤드를 달성한다.
• 알고리즘은 기호적 분석을 통해 TSC 성질을 검증하는 고유한 적합도 평가 프로세스를 사용하며, 모든 입력 간 고장 및 고장 안정성 행동을 확인한다.
• 이 방법은 어떤 기술 및 고장 모델에도 일반화 가능하며, 기존의 CED 전략(예: 패리티 그룹화)을 초기 조건으로 사용할 수 있다.
• 11개의 MCNC'91 벤치마크를 사용하여 검증하였으며, 진화적 합성 이전에 SIS를 통해 최적화된 초기 논리 구조를 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 방법이 실패하는 제한된 출력 코드스페이스를 가진 임의의 논리 함수에 대해, 자동 합성 방법이 체크어 자가 테스팅(ST)을 보장하는 TSC 회로를 생성할 수 있는가?
• RQ2 체크어가 자가 테스팅(ST)임을 보장할 때 TSC 회로의 최소 오버헤드(복제 및 비교 비용 기준)는 얼마이며, 이는 기존 방법보다 현저히 낮을 수 있는가?
• RQ3 진화 계산은 고정된 모듈형 체크어 아키텍처에 의존하지 않고, 기능에 특화된 고도로 효율적인 TSC 회로를 자동으로 합성하는 데 효과적으로 확장될 수 있는가?
• RQ4 기본 기능 논리와 밀접하게 통합된 맞춤형 체크어 논리를 진화시킴으로써 오버헤드를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ5 이 방법은 다양한 고장 모델, 기술 및 전력, 면적, 성능과 같은 추가 설계 목표를 지원하기 위해 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 11개의 벤치마크 평균 오버헤드가 23%로, 문헌에 보고된 이전 최고 평균 69%보다 훨씬 낮게 달성하였다.
• 모든 11개의 벤치마크에서 체크어가 자가 테스팅(ST)임을 성공적으로 보장하였으며, 특히 출력 코드스페이스가 제한되어 있어 표준 복제 또는 모듈형 체크어가 ST가 되지 못하는 경우에도 성공하였다.
• 모든 벤치마크에서 기존에 보고된 최고 솔루션보다 낮은 오버헤드를 가진 진화된 TSC 회로를 생성하여 일관된 개선을 보였다.
• 기존의 모듈형 접근 방식보다 더 효율적인 기능에 특화된 비모듈형 TSC 설계를 생성하였으며, 체크어 논리는 주 기능에 내재적으로 맞춤화되어 있었다.
• 이 방법은 확장 가능하고 일반화 가능하며, 순차 회로, 더 큰 벤치마크, 전력 또는 루팅 면적과 같은 추가 설계 목표로의 확장 가능성이 있다.
• 이 방법은 '모든 입력 간 고장' 가정에 의존하지 않고도 TSCG(Totally Self-Checking Guarantee)를 충족하는 TSC 회로 합성을 가능하게 하였으며, 이는 이전 연구의 핵심 한계를 극복한 것이다.