基于软错误的动态程序可靠性分析和评估

基于软件实现的软错误容错方法不需要硬件开销,被认为是一种高效的软错误容错方法,而动态的实现这种方法能覆盖更多种类型的程序,因而能覆盖更多的软错误,分析硬件软错误对程序执行时代码和数据的逻辑影响,并建立了硬件软错误条件下程序运行可靠性评估模型.本文的工作为基于软件动态软错误容错算法的提出提供了理论基础,也为程序可靠性的评估提供了一种方法.我们依据体系结构层硬件对指令执行的影响将硬件构件进行分类,并分析了不同的硬件构件对程序代码和数据的逻辑影响.基于软错误对程序代码和数据的影响模型,建立了软错误条件下程序运行可靠性评估模型.最后,在实验中,对软错误条件下程序影响模型和程序运行可靠性评估模型进行了验证,实验结果证明了本文的分析和评估结果.     

利用AdaBoost的SDC错误检测方法

单粒子翻转引起的静默数据损坏(SDC)错误是影响嵌入式系统可靠性的关键因素.针对SDC错误难以检测的问题,本文提出了一种基于AdaBoost的SDC错误检测方法.方法首先将物理空间中的单粒子多位翻转映射到单一指令中,并建立故障模型;然后根据故障模型对目标程序进行故障注入以获取故障注入仿真实验结果,使用AdaBoost算...     

面向二进制代码的软错误故障注入器设计与实现

由于芯片集成度的提高,软错误在现代计算机系统中变得越来越普遍.这些故障对高性能微处理器中的存储器和硬件设备的可靠性造成了重大挑战.设计一种基于PIN的工具来模拟软错误,可以在机器代码级实现硬件故障注入.故障注入器基于二进制插装,支持准确和低成本的故障注入.在典型的应用程序中进行了示范应用,通过模拟位翻转来分析程序对软错误的响应情况,根据实验结果分析了软错误对程序性能和精度的影响.研究表明,该程序对软错误反应明显,该注入器为未来的故障注入研究提供了一种有效的方法和手段.     

用于电路级仿真软故障注入的自动化方法

为了克服电路级仿真故障注入评估软错误敏感性时烦琐费时的缺陷,提出一种将注入过程自动化的方法.使用LL(k)语法分析技术自动解析Spice网表,以自动提取故障注入目标的信息;由程序将网表自动展平,克服了多次例化的子电路无法注入单故障的问题;通过对展平后网表的遍历而自动插入表征软错误的电流源;开发了一个电路级软错误注入器HSECT-SPI,并针对ISCAS'85和ISCAS'89 Benchmark电路进行了故障注入实验,结果表明:文中方法适于自动分析单元和模块电路的软错误敏感性,并可指导高可靠集成电路的设计.     

基于简化Trace的动态隐式断言执行

分支指令与分支预测失败限制了处理器发掘指令级并行(ILP)的潜力.通过If-conversion或Predicated执行将程序中的控制相关转化为数据相关,能较好地降低分支预测开销.提出一种基于简化Trace结构的动态隐式断言执行机制(Dynamic Implicit Predication,DIP),而早期的相关研究主要集中于由编译器显式为宽发射处理器产生静态Predicated指令.无需编译器或者其他二进制工具的帮助,DIP可以在程序运行过程中识别可以进行断言变换的指令片断,完成指令转换与优化,并在以后的执行中使用优化后的指令Trace.基于SPEC2000模拟测试表明DIP可以有效避免错误的分支预测,提高并行度,单个程序的IPC平均提高10.3%,基准程序的平均加速比可达7.59%.     

基于路径跟踪的控制流检测

硬件瞬时故障可以通过修改指令操作码和操作数的方式引发控制流错误,破坏程序的正常执行。针对硬件瞬时故障引起的程序控制流错误,提出一种指令级控制流检测方法,对程序执行路径进行跟踪。故障注入实验结果表明,该方法的平均错误检测率、增加的内存消耗和性能损耗分别为97.8%, 83.2%和52.9%。     

间接转移指令在动态二进制翻译器中的预测方法

动态二进制翻译器中间接转移指令的预测优化对其性能至关重要.在研究了动态二进制翻译器的取值信息收集框架后,给出如何在程序运行起始阶段对间接转移指令的目标地址进行取值信息收集的方法,并结合统计原理,提出对目标地址的预测应该结合取值信息进行区间估计.最后,提出了一个基于取值信息收集分析结果进行目标地址预测的优化决策函数并且通过在动态二进制翻译器"IA-32 Execution Layer"上进行实验验证了该决策函数对于间接转移指令预测的效果,并讨论了其准确性和精确度.     

利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法

单粒子效应下保证路由算法的可靠性尤为重要,针对穷举故障注入的方式识别程序关键故障点开销过大的问题,本文提出一种利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法。方法首先将单粒子效应导致的单位翻转映射到路由算法的程序指令中,并建立故障模型;然后利用该故障模型指导故障点特征向量的提取与构建,使用XGBoost算法训练故障点故障类型预测模型;最后根据模型预测结果识别出路由算法中的关键故障点。实验结果表明,与其他模型算法相比,本文提出的利用XGBoost的路由算法关键故障点识别方法有着较高的识别率,同时减少了穷举故障注入方式带来的开销。     

基于多信号流图的电子设备故障传播建模技术研究

针对当前缺乏对电子设备故障传播规律研究的现状,将功能参数引入多信号流图模型,根据对功能模块的影响程度,给出了不同的故障类型表达式.引入SI传染病模型,并对其进行改进后应用于电子设备故障传播建模技术,基于多信号流图建立了基本的和带环境因素的故障传播模型,并利用Lyapunov函数证明了故障传播的稳定条件.通过实验仿真得到了与实际贴近的故障传播模型,该模型可有效对复杂电子设备故障发生趋势进行预测,并为后续测试性设计和故障注入技术的研究奠定了理论基础.     

基于软件故障注入的星载系统错误传播研究

设计了信号故障传播率的计算方法,在此基础上设计了根据信号故障传播率进行故障注入实验,并根据故障注入实验的结果绘制错误传播图的方法.根据实验结果和错误传播图可以从信号和模块两个层次对系统进行分析,找出最为脆弱的部分,即找出最可能传播故障的信号和模块,以及最可能传播故障的一条路径.据此可对系统的可靠性做出评测.工作在高辐射环境下的各类软件系统,如星载系统,在运行过程中可能会因环境的扰动发生SEU现象,本文利用软件故障注入技术对这种现象进行模拟,进行故障注入实验,实验结果表明我们设计的算法能有效地对系统的可靠性做出评测.     

一种检测控制流错误的多层分段标签方法

提出一种利用多层分段标签实现的控制流错误检测技术CFMSL,可通过对多层分段标签的更新和检查在线检测出程序的控制流错误。CFMSL在编译时将标签更新与检查指令自动嵌入程序中,从而实现程序运行时的动态检查效果。本文提出的标签设计与计算方法较为新颖,可较大地降低方法的时空开销,并且具有处理复杂程序以及检测细微控制流错误的能力。通过编写的LLVM pass文件,CFMSL具备批量化、自动化处理程序的能力。最后使用本文设计的故障注入工具模拟控制流错误对软件的影响,同时评估CFMSL的错误检测能力与时空开销。实验结果表明,相较于其他方法,CFMSL在保证较高检错能力的同时具有较低时空开销,显示出了本文提出的方法的优越性。     

寄存器软错误对程序可靠性影响的静态分析

继性能和功耗问题之后,软错误导致的计算可信性已成为一个日益严峻的课题。其中,由于寄存器访问频繁却未能被良好保护,发生在其中的软错误成为影响程序可靠性的关键因素之一。基于程序汇编代码,提出一种针对寄存器软错误的程序可靠性静态分析方法。首先通过数据流分析技术提取所有可能影响程序执行的寄存器活跃区间,然后基于活跃区间的路径表达式分析其执行时间和出现频率,最后在此基础上计算在寄存器软错误影响下的程序可靠性。实验表明,该方法的分析结果与AVF分析法保持一致,同时其结果还指出相关的寄存器活跃区间的执行时间和出现频率,这为实现针对寄存器软错误的高效容错方法提供了依据。     

一种基于不变量的软错误检测方法

软错误是高辐照空间环境下影响计算可靠性的主要因素,结果错误(silent data corruption,简称SDC)是软错误造成的一种特殊的故障类型.针对SDC难以检测的问题,提出了一种基于不变量的检测方法.不变量是运行时刻保持不变的程序特征.在软错误发生后,由于程序受到影响,不变量一般不再满足.根据该原理,在源代码中插入以不变量为内容的断言,利用发生软错误后断言报错来检测软错误.首先,根据错误传播分析确定了检测位置,提取了检测位置的不变量;定义了表征不变量检测能力的渗透率,在同一检测位置依据渗透率将不变量转化为断言.通过错误注入实验,验证了该检测方法的有效性.实验结果表明:该检测方法具备较高的检出率和较低的检测代价,为星载系统的软错误防护提供了新的解决思路.     

面向软错误的寄存器活跃区间分析

继性能和功耗问题之后,软错误导致的计算可信性已成为一个日益严峻的课题.由于寄存器访问频繁却未能被良好保护,发生在其中的软错误成为影响系统可靠性的关键因素之一.基于程序汇编代码,提出一种针对寄存器软错误的程序可靠性静态分析方法.首先通过数据流分析技术提取出可能影响程序执行的寄存器活跃区间,然后基于构成活跃区间的基本块集合计算其有效体系结构易感位数,在此基础上可定量计算寄存器软错误影响下的程序可靠性.基于MiBench基准程序的实验表明,该方法的分析结果与AVF分析法保持一致,同时还指出了寄存器相关活跃区间的关键程度,这为实现针对寄存器软错误的高效容错方法提供了依据.     

片上多核处理器容软错误执行模型

随着工艺的进步,微处理器将面临越来越严重的软错误威胁.文中提出了两种片上多核处理器容软错误执行模型:双核冗余执行模型DCR和三核冗余执行模型TCR.DCR在两个冗余的内核上以一定的时间间距运行两份相同的线程,store指令只有在进行了结果比较以后才能提交.每个内核增加了硬件实现的现场保存与恢复机制,以实现对软错误的恢复.文中选择的现场保存点有利于隐藏现场保存带来的时间开销,并且采用了特殊的机制保证恢复执行和原始执行过程中load数据的一致性.TCR执行模型通过在3个不同的内核上运行相同的线程实现对软错误的屏蔽.在检测到软错误以后,TCR可以进行动态重构,屏蔽被软错误破坏的内核.实验结果表明,与传统的软错误恢复执行模型CRTR相比,DCR和TCR对核间通信带宽的需求分别降低了57.5%和54.2%.在检测到软错误的情况下,DCR的恢复执行带来5.2%的性能开销,而TCR的重构带来的性能开销为1.3%.错误注入实验表明,DCR能够恢复99.69%的软错误,而TCR实现了对SEU(Single Event Upset)型故障的全面屏蔽.     

错误流模型:硬件故障的软件传播建模与分析

无论是可靠性工程还是软件可靠性中的可靠性模型,都难以描述硬件故障在程序中的传播问题.首先建立了计算数据流模型,并以无穷存储机器的指令集为例,说明可以为任意程序建立计算数据流图.在计算数据流模型的基础上,进一步建立了错误流模型.把计算过程中的错误分成物理错误和传播错误两种,通过分析这两种错误的本质和传播规律,给出了6条有关错误传播的规则和2条独立定律.根据这些规则和定律,能够计算出在程序运行过程中,任意时刻在任意位置上出现错误的概率.最后以一个简单的无穷存储机器程序为例,简要地展示了错误流模型描述硬件故障在     

光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究

精确的头部姿态跟踪是室内增强现实系统实现高精度注册的关键技术之一. 本文介绍了使用传感器数据融合原理实现高精度的光学头部姿态跟踪的新方法. 该方法使用多传感器数据融合中的扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器, 将两个互补的单摄像机Inside-out跟踪和双摄像机Outside-in跟踪的头部姿态进行数据融合, 以减小光学跟踪传感器的姿态误差. 设计了一个典型实验装置验证所提出的算法, 实验结果显示, 在静态测试下的姿态输出误差与使用误差协方差传播法则计算得到的结果是一致的; 在动态跟踪条件下, 与单个Inside-out或Outside-in跟踪相比, 所提出的光学头部姿态数据融合算法能够使跟踪器获得精度更高、更稳定的位置和方向信息.     

基于即时编译的动态污点跟踪优化

动态污点跟踪技术展现了在移动隐私保护方面强大功能,但存在系统性能较低问题.提出了一个基于即时编译的动态污点传播优化方法.首先,将程序逻辑精确抽象为污点传播逻辑,简化污点传播分析复杂性;然后,提出了一个污点传播框架并证明了在该框架下污点传播分析的正确性和有效性;最后,采用消除,替换和移动等方法将冗余低效的污点传播代码转化为高效等价的污点传播代码.实验结果表明经过优化后单条热路径的污点传播代码节省了38%内存占用和指令执行时间,系统整体性能平均提升了6.8%.     

基于现场保存与恢复的双核冗余执行模型

本文提出了基于现场保存与恢复的双核冗余软错误恢复执行模型DCR。该执行模型在两个冗余的内核上执行相同的线程,并对store指令进行比较。本文对每个内核增加了硬件实现的现场保存与恢复机制,在检测到软错误以后可以恢复到上一现场保存点继续执行。实验结果表明,与传统的软错误恢复执行模型CRTR相比,DCR执行模型对核间通信带宽的需求降低了57.5%。在发生软错误的情况下,DCR能够恢复99.69%的软错误。     

机器人逆标定方法研究

在分析传统机器人位姿标定方法的基础上，提出了一种新的机器人标定方法：基于神经网络的逆标定方法。这种标定方法把机器人实际位姿和相应的关节角误差分别作为前馈神经网络的输入和输出来训练网络，从而获得机器人任意位姿时的关节角误差值，通过修改关节值来提高机器人的位姿精度。这种标定方法把所有因素引起的误差均归结为关节角误差，无须求解机器人逆运动学方程，实现了误差的在线补偿。把标定结果与基于运动学模型的参数法的标定结果进行了比较分析。仿真和试验结果均证明了这种方法比传统方法标定效果更好，且更方便简单，避免了其他传统标定方法繁琐的建模及参数辨识过程。