Thèse soutenue

TECHNIQUES DE TEST POUR CIRCUITS DIGITAUX BASÉS SUR LE CALCUL APPROXIMATIF
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Auteur / Autrice : Marcello Traiola
Direction : Alberto BosioPatrick GirardArnaud Virazel
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques
Date : Soutenance le 25/09/2019
Etablissement(s) : Montpellier
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
Jury : Président / Présidente : Lirida Alves de Barros Naviner
Examinateurs / Examinatrices : Alberto Bosio, Patrick Girard, Arnaud Virazel, Lirida Alves de Barros Naviner, Olivier Sentieys, Matteo Sonza Reorda
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Sentieys, Matteo Sonza Reorda

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Au cours des dernières décennies, la demande d’efficacité informatique n’a cessé de croître. L’affirmation d’applications de nouvelle génération consommatrices d’énergie d’un côté, et d’appareils portables basse consommation de l’autre, exige un nouveau paradigme informatique capable de faire face aux exigences concurrentes des défis technologiques actuels. Ces dernières années, plusieurs études sur les applications dites de "Recognition, Mining and Synthesis (RMS)" ont été menées. Une particularité très intéressante a été identifiée : la résilience intrinsèque de ces applications. Une telle propriété permet aux applications RMS d’être très tolérantes aux erreurs. Ceci est dû à différents facteurs, tels que les données bruyantes traitées par ces applications, les algorithmes non déterministes utilisés et les réponses non uniques possibles. Ces propriétés ont été exploitées par un nouveau paradigme informatique de plus en plus établi : le calcul approximé (AxC). L’AxC profite intelligemment de la résilience intrinsèque des applications RMS pour réaliser des gains en termes de consommation électrique, de temps de fonctionnement et/ou de surface de puce. En effet, en introduisant des assouplissants sélectifs des spécifications non critiques, certaines parties du système informatique cible peuvent être simplifiées, pour finalement atteindre l’objectif de l’AxC. De plus, l’AxC est capable de cibler différentes couches des systèmes informatiques, du matériel au logiciel. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les circuits intégrés approximés (AxICs) qui sont le résultat de l’application AxC au niveau matériel. En particulier, nous nous concentrons sur l’approximation fonctionnelle des circuits intégrés, utilisée au cours des dernières années afin de concevoir efficacement les AxICs. En raison de la pertinence croissante des AxICs, il devient important de relever les nouveaux défis pour tester de tels circuits. À cet égard, certains travaux ont attiré l’attention sur les défis que représente l’approximation fonctionnelle pour les procédures de test. En même temps, l’approximation fonctionnelle des circuits intégrés offre également des possibilités. Plus en détails - d’une part - le concept de circuit acceptable change : alors qu’un circuit est conventionnellement bon si ses réponses ne sont jamais différentes de celles attendues, dans le contexte AxIC certaines réponses inattendues peuvent encore être acceptables. Pour la même raison - d’autre part - certaines fautes acceptables peuvent ne pas être détectées, ce qui mène à un gain de rendement de production (c.-à-d., augmentation du pourcentage de circuits acceptables, parmi tous les circuits fabriqués). Pour mesurer l’erreur produite par un AxIC, plusieurs métriques d’erreur ont été proposées dans la littérature. Dans cette thèse, nous présentons un ensemble de techniques de test pour les circuits approximés. En particulier, nous nous concentrons sur trois phases fondamentales du déroulement du test. Premièrement, la classification des fautes AxIC en non-redundant et ax-redundant (c.-à-d. catastrophique et acceptable, respectivement) en fonction d’un seuil d’erreur (c.-à-d. la quantité maximale tolérable d’erreur). Cette classification permet d’obtenir deux listes de fautes (c.-à-d. nonredundant et ax-redundant). Ensuite, nous proposons une génération automatique de séquences de test qui soit “consciente de l’approximation”. Les tests obtenus préviennent les défaillances catastrophiques en détectant les fautes non-redundant. En même temps, ils minimisent la détection sur les ax-redundant. Enfin – puisque dans certains cas le gain de rendement obtenu ne correspond toujours pas à celui attendu, à cause de la structure propre des AxICs – nous proposons une technique pour classer correctement les AxICs dans les catégories “catastrophiquement défectueux” et “acceptablement défectueux”, après l’application du test.