[논문 리뷰] On the Practicality of Intrinsic Reconfiguration As a Fault Recovery Method in Analog Systems

Garrison W. Greenwood|ArXiv.org|2004. 04. 01.

Evolutionary Algorithms and Applications참고 문헌 10인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 시간 제약 조건이 엄격한 아날로그 시스템에서 고장 복구 방법으로 타고나는 재구성(인트리닉 리컨피그레이션)을 이용한 진화 가능한 하드웨어를 조사한다. 재구성 시간—프로그래밍 및 적합도 평가에 의해 결정됨—이 고장 복구 사전 시간을 초과할 수 있음을 보여주며, 이는 타고나는 진화가 유의미해지기 위해서는 논리적 정확성뿐 아니라 시간적 정확성도 입증되어야 하며, 재구성 시간이 시스템의 의무적 복구 사전 시간 이내여야 한다는 것을 의미한다.

ABSTRACT

Evolvable hardware combines the powerful search capability of evolutionary algorithms with the flexibility of reprogrammable devices, thereby providing a natural framework for reconfiguration. This framework has generated an interest in using evolvable hardware for fault-tolerant systems because reconfiguration can effectively deal with hardware faults whenever it is impossible to provide spares. But systems cannot tolerate faults indefinitely, which means reconfiguration does have a deadline. The focus of previous evolvable hardware research relating to fault-tolerance has been primarily restricted to restoring functionality, with no real consideration of time constraints. In this paper we are concerned with evolvable hardware performing reconfiguration under deadline constraints. In particular, we investigate reconfigurable hardware that undergoes intrinsic evolution. We show that fault recovery done by intrinsic reconfiguration has some restrictions, which designers cannot ignore.

연구 동기 및 목표

• 제한된 冗 redundancy를 가진 아날로그 시스템에서 타고나는 재구성의 실용성을 평가하기 위해.
• 프로그래밍 및 적합도 평가에 의해 유도되는 재구성 시간이 고장 내성 시스템에서 치명적인 병목 현상이 될 수 있음을 규명하기 위해.
• 타고나는 재구성을 사용하는 고장 내성 시스템은 논리적 정확성뿐 아니라 시간적 정확성도 확보해야 하므로 실시간 시스템으로 간주되어야 한다는 것을 설정하기 위해.
• 작은 개체 수와 세대 수일지라도 장시간의 재구성 시간이 복구 사전 시간을 초과할 수 있으며, 이는 시간에 민감한 시스템에서 타고나는 재구성이 비실용적임을 보여주기 위해.
• 모든 EHW 기반 복구 방법의 유효성을 주장하기 위해 실패 모드 및 영향 분석(FMEA)을 통한 시간적 정확성 입증이 필수적임을 주장하기 위해.

제안 방법

• 연구는 실제 하드웨어(FPAA)에서 적합도 평가를 수행하는 타고나는 진화를 사용하여 시뮬레이션 기반 연구에서 발생하는 낙관적인 가정을 피한다. 이는 실제 재구성 지연을 반영한다.
• 재구성 시간은 프로그래밍 시간(3.8 ms)과 적합도 평가 시간(625 ms)의 합으로 계산되며, 각 구성에 대해 총 628.8 ms이다.
• 100개의 개체 수와 5,000세대를 사용한 유전 알고리즘을 통해 보완기 회로를 진화시켜 총 재구성 시간은 약 8.7시간이 된다.
• 이 방법은 시스템 고유의 고장 복구 사전 시간과의 비교를 통해 타고나는 재구성의 실현 가능성을 평가한다.
• 모의 실험에서의 낙관적 가정을 피하기 위해 실제 하드웨어(FPAA)를 사용하여 실제 재구성 지연을 측정한다.
• 논문은 복구 사전 시간을 규명하고 시간적 정확성을 검증하기 위해 실패 모드 및 영향 분석(FMEA)의 도입을 주장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 진화 가능한 하드웨어를 이용한 타고나는 재구성은 정의된 시간 창 내에서 아날로그 시스템의 하드웨어 고장에서 효과적으로 복구할 수 있는가?
• RQ2 하드웨어 프로그래밍 및 적합도 평가 시간이 타고나는 진화에서 총 재구성 시간에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 실시간 응용에서 총 재구성 시간은 시스템 고유의 고장 복구 사전 시간과 어떻게 비교되는가?
• RQ4 총 재구성 시간이 복구 사전 시간을 초과하는 경우 타고나는 재구성이 고장 복구에 실현 가능한가?
• RQ5 실패 모드 및 영향 분석(FMEA)은 EHW 기반 고장 복구의 시간적 정확성 확립에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• FPAA에서 500,000개의 보완기 회로 구성에 대해 약 8.7시간의 총 재구성 시간이 발생했으며, 이는 구성당 628.8 ms(3.8 ms 프로그래밍 + 625 ms 적합도 평가)의 시간에 기인한다.
• 복구 사전 시간이 10시간 미만인 시스템, 예를 들어 6시간마다 통신 세션을 요구하는 시스템에서는 재구성 시간이 지나치게 길 수 있다.
• 작은 개체 수와 세대 수일지라도 재구성 시간이 고장 복구 사전 시간을 초과할 수 있으며, 이는 시간에 민감한 시스템에서 타고나는 재구성이 비실용적임을 의미한다.
• 논리적 정확성만으로는 시간적 정확성이 보장되지 않으며, 복구 방법은 시스템의 의무적 복구 사전 시간 이내에 완료되어야 한다는 것이 입증되어야 한다.
• 특히 冗 redundancy가 없는 단일 프로세서에 배포된 경우, 장시간 실행 시간을 가지는 유전 프로그래밍 알고리즘은 고장 내성 시스템에 비실용적이다.
• 논문은 모든 EHW 기반 복구 방법이 논리적 정확성뿐 아니라 시간적 정확성도 입증되어야 하며, 시간적 정확성은 FMEA 기반의 사전 시간 분 析를 통해 검증되어야 한다고 설정한다.