Gestion des erreurs et estimations énergétiques pour les architectures tolérantes aux fautes et proches du seuil

Error handling and energy estimation for error resilient near-threshold computing

• Auteur / Autrice : Rengarajan Ragavan
• Direction : Olivier Sentieys, Cédric Killian
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance le 22/09/2017
• Etablissement(s) : Rennes 1 en cotutelle avec University de Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - CAIRN

Mots clés

Mots clés contrôlés

Consommation d'énergie

Transistors

Tolérance aux fautes (informatique)

Mots clés libres

Gestion des erreurs

Régime proche du seuil

Tolérance aux fautes

Error handling

Near-Threshold computing

Approximate computing

Résumé

Les techniques de gestion dynamique de la tension (DVS) sont principalement utilisés dans la conception de circuits numériques pour en améliorer l'efficacité énergétique. Cependant, la réduction de la tension d'alimentation augmente l'impact de la variabilité et des erreurs temporelles dans les technologies nano-métriques. L'objectif principal de cette thèse est de gérer les erreurs temporelles et de formuler un cadre pour estimer la consommation d'énergie d'applications résistantes aux erreurs dans le contexte du régime proche du seuil (NTR) des transistors. Dans cette thèse, la détection et la correction d'erreurs basées sur la spéculation dynamique sont explorées dans le contexte de l'adaptation de la tension et de la fréquence d‘horloge. Outre la détection et la correction des erreurs, certaines erreurs peuvent être également tolérées et les circuits peuvent calculer au-delà de leurs limites avec une précision réduite pour obtenir une plus grande efficacité énergétique. La méthode de détection et de correction d'erreur proposée atteint 71% d'overclocking avec seulement 2% de surcoût matériel. Ce travail implique une étude approfondie au niveau des portes logiques pour comprendre le comportement des portes sous l'effet de modification de la tension d'alimentation, de la tension de polarisation et de la fréquence d'horloge. Une approche ascendante est prise en étudiant les tendances de l'énergie par rapport a l'erreur des opérateurs arithmétiques au niveau du transistor. En se basant sur le profilage des opérateurs, un flot d'outils est formulé pour estimer les paramètres d'énergie et d'erreur pour différentes configurations. Nous atteignons une efficacité énergétique maximale de 89% pour les opérateurs arithmétiques comme les additionneurs 8 bits et 16 bits au prix de 20% de bits défectueux en opérant en NTR. Un modèle statistique est développé pour que les opérateurs arithmétiques représentent le comportement des opérateurs pour différents impacts de variabilité. Ce modèle est utilisé pour le calcul approximatif dans les applications qui peuvent tolérer une marge d'erreur acceptable. Cette méthode est ensuite explorée pour unité d'exécution d'un processeur VLIW. L'environnement proposé fournit une estimation rapide des indicateurs d'énergie et d'erreurs d'un programme de référence par compilation simple d'un programme C. Dans cette méthode d'estimation de l'énergie, la caractérisation des opérateurs se fait au niveau du transistor, et l'estimation de l'énergie se fait au niveau fonctionnel. Cette approche hybride rend l'estimation de l'énergie plus rapide et plus précise pour différentes configurations. Les résultats d'estimation pour différents programmes de référence montrent une précision de 98% par rapport à la simulation SPICE.

Dynamic voltage scaling (DVS) technique is primarily used in digital design to enhance the energy efficiency by reducing the supply voltage of the design. However reduction in Vdd augments the impact of variability and timing errors in sub-nanometer designs. The main objective of this work is to handle timing errors, and to formulate a framework to estimate energy consumption of error resilient applications in the context of near-threshold regime (NTR). In this thesis, Dynamic Speculation based error detection and correction is explored in the context of adaptive voltage and clock overscaling. Apart from error detection and correction, some errors can also be tolerated or, in other words, circuits can be pushed beyond their limits to compute incorrectly to achieve higher energy efficiency. The proposed error detection and correction method achieves 71% overclocking with 2% additional hardware cost. This work involves extensive study of design at gate level to understand the behaviour of gates under overscaling of supply voltage, bias voltage and clock frequency (collectively called as operating triads). A bottom-up approach is taken: by studying trends of energy vs. error of basic arithmetic operators at transistor level. Based on the profiling of arithmetic operators, a tool flow is formulated to estimate energy and error metrics for different operating triads. We achieve maximum energy efficiency of 89% for arithmetic operators like 8-bit and 16-bit adders at the cost of 20% faulty bits by operating in NTR. A statistical model is developed for the arithmetic operators to represent the behaviour of the operators for different variability impacts. This model is used for approximate computing of error resilient applications that can tolerate acceptable margin of errors. This method is further explored for execution unit of a VLIW processor. The proposed framework provides quick estimation of energy and error metrics of a benchmark programs by simple compilation in a C compiler. In the proposed energy estimation framework, characterization of arithmetic operators is done at transistor level, and the energy estimation is done at functional level. This hybrid approach makes energy estimation faster and accurate for different operating triads. The proposed framework estimates energy for different benchmark programs with 98% accuracy compared to SPICE simulation.