Reliability Assessment of Cores Integration and Operating System on Arm-Based Systems

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Bodmann, Pablo Rafael
• Orientador(a): Rech, Paolo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Confiabilidade; Sistemas operacionais : Computadores; Microprocessadores; Unidade central : Processamento
• Palavras-chave em Inglês: Neutron radiation experiment; ARM processor; Fault injection
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/211533

A confiabilidade se tornou um dos principais problemas em dispositivos de computação empregados em vários domínios. Essa preocupação apenas se aprofunda com o aumento da integração no mesmo chip de vários periféricos e aceleradores. Para avaliar a confiabilidade de um sistema computacional, são utilizados experimentos de injeção de falhas e de radiação. A injeção de falhas em modelos microarquiteturais do processador, por um lado, fornece informações detalhadas sobre a propagação de falhas em todo fluxo do sistema, incluindo o sistema operacional. Os experimentos com radiação, por outro lado, estimam a taxa de erro mais proximo de condições físicas realistas, expondo-o a fluxos acelerados de partículas. A combinação de experimentos de radiação e dados de injeção de falhas pode fornecer informações profundas sobre a confiabilidade esperada do dispositivo quando implantado em campo. No entanto, ainda não está claro se as taxas de erro de injeção de falha podem ser comparadas com as relatadas por experimentos com radiação e como essa comparação pode levar a decisões concientes sobre proteção de erros nos estágios iniciais do projeto de um sistema. Neste trabalho, primeiro são apresentados e analisados, os dados coletados com extensos experimentos de radiação (no hardware físico da CPU) e injeções de falhas microarquiteturais (em um modelo de CPU equivalente no Gem5) realizadas com 13 benchmarks diferentes executados no Linux em um microprocessador ARM Cortex-A9. Em seguida, comparamos as estimativas de taxa de erro leve baseadas em experimentos de radiação de nêutrons e injeção de falhas. Mostramos que, para a maioria dos benchmarks, a injeção de falhas pode ser usada com muita precisão para prever a taxa de SDCs (Silent Data Corruptions) e a taxa de falha do aplicativo. A taxa de falha do sistema medida com experimentos de radiação, no entanto, é muito maior que a estimada por injeção de falha devido a partes proprietárias desconhecidas da plataforma de hardware físico que não podem ser modeladas no simulador. No geral, nossa análise mostra que a diferença relativa entre as taxas de erro total dos experimentos de radiação e as experiências de injeção de falha é limitada dentro de uma faixa estreita de valores e é sempre menor que uma ordem de magnitude. Esse intervalo estreito da taxa de falhas esperada da CPU fornece assistência inestimável aos projetistas na tomada de decisões eficazes de proteção contra erros desoftware nos estágios iniciais do projeto. Depois disso, o impacto da integração dos núcleos e a interferência do Sistema Operacional na confiabilidade dos microprocessadores Arm também são analisados e quantificados. Mas nessa segunda análise, além do mesmo Arm Cortex-A9 usado na análise anterior, um Arm Cortex-A5 também é testado com injeções de falha no nível de microarquitetura (em modelos de CPU equivalentes dos processadores A5 e A9 no Gem5 simulador) e na radiação de nêutrons. Correlacionando os experimentos de radiação com os resultados da injeção de falhas, verificou-se que, devido aos periféricos e outras interfaces, a integração aumenta significativamente as taxas de falha do sistema, mas tem um impacto insignificante na taxa de SDC atribuída aos núcleos da CPU. Além disso, o sistema operacional tem um impacto benéfico nos travamentos de aplicativos, mas não nos travamentos do sistema nem nas taxas de SDC. Os resultados desta segunda análise confirmam firmemente, em dois núcleos diferentes de CPU, as descobertas e especulações iniciais da primeira análise de que a parte SDC da taxa geral de falhas do sistema é minimamente afetada pela integração do SoC e pela existência do sistema operacional, enquanto os Crashes são mais severamente afetadas por ambos os aspectos. Ambas descobertas podem ser empregadas para apoiar decisões de projeto com o objetivo minimizar a taxa de erros tanto no nível de hardware quanto no de software.