Use of Approximate Triple Modular Redundancy for Fault Tolerance in Digital Circuits

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Title: Use of Approximate Triple Modular Redundancy for Fault Tolerance in Digital Circuits
Authors: Albandes, Iuri
Research Director: Cuenca-Asensi, Sergio | Kastensmidt, Fernanda L.
Center, Department or Service: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Keywords: Fault Tolerance | Single Event Effects | Approximate circuits | Approximate-TMR | Multi-Objective Optimization | Genetic Algorithm
Knowledge Area: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Date Created: 2018
Issue Date: 2018
Date of defense: 26-Nov-2018
Publisher: Universidad de Alicante
Abstract: La triple redundancia modular (TMR) es una técnica bien conocida de mitigación de fallos que proporciona una alta protección frente a fallos únicos pero con un gran coste en términos de área y consumo de potencia. Por esta razón, la redundancia parcial se suele aplicar para aligerar estos sobrecostes. En este contexto, la TMR aproximada (ATMR), que consisten en la implementación de la redundancia triple con versiones aproximadas del circuito a proteger, ha surgido en los últimos años como una alternativa a la replicación parcial, con la ventaja de obtener mejores soluciones de compromiso entre la cobertura a fallos y los sobrecostes. En la literatura ya han sido propuestas varias técnicas para la generación de circuitos aproximados, cada una con sus pros y sus contras. Este trabajo realiza un estudio de la técnica ATMR, evaluando el coste-beneficio entre el incremento de recursos (área) y la cobertura frente a fallos. La primera contribución es una nueva aproximación ATMR donde todos los módulos redundantes son versiones aproximadas del diseño original, permitiendo la generación de circuitos ATMR con un sobrecoste de área muy reducido, esta técnica se denomina Full-ATMR (ATMR completo o FATMR). El trabajo también presenta una segunda aproximación para implementar la ATMR de forma automática combinando una biblioteca de puertas aproximadas (ApxLib) y un algoritmo genético multi-objetivo (MOOGA). El algoritmo realiza una búsqueda ciega sobre el inmenso espacio de soluciones, optimizando conjuntamente la cobertura frente a fallos y el sobrecoste de área. Los experimentos comparando nuestra aproximación con las técnicas del estado del arte muestran una mejora de los trade-offs para diferentes circuitos de prueba (benchmark).
URI: http://hdl.handle.net/10045/88248
Language: eng
Type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Rights: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
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