Speeding-up model-based fault injection of deep-submicron CMOS fault models through dynamic and partially reconfigurable FPGAS

Abstract

Actualmente, las tecnologías CMOS submicrónicas son básicas para el desarrollo de los modernos sistemas basados en computadores, cuyo uso simplifica enormemente nuestra vida diaria en una gran variedad de entornos, como el gobierno, comercio y banca electrónicos, y el transporte terrestre y aeroespacial. La continua reducción del tamaño de los transistores ha permitido reducir su consumo y aumentar su frecuencia de funcionamiento, obteniendo por ello un mayor rendimiento global. Sin embargo, estas mismas características que mejoran el rendimiento del sistema, afectan negativamente a su confiabilidad. El uso de transistores de tamaño reducido, bajo consumo y alta velocidad, está incrementando la diversidad de fallos que pueden afectar al sistema y su probabilidad de aparición. Por lo tanto, existe un gran interés en desarrollar nuevas y eficientes técnicas para evaluar la confiabilidad, en presencia de fallos, de sistemas fabricados mediante tecnologías submicrónicas. Este problema puede abordarse por medio de la introducción deliberada de fallos en el sistema, técnica conocida como inyección de fallos. En este contexto, la inyección basada en modelos resulta muy interesante, ya que permite evaluar la confiabilidad del sistema en las primeras etapas de su ciclo de desarrollo, reduciendo por tanto el coste asociado a la corrección de errores. Sin embargo, el tiempo de simulación de modelos grandes y complejos imposibilita su aplicación en un gran número de ocasiones. Esta tesis se centra en el uso de dispositivos lógicos programables de tipo FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) para acelerar los experimentos de inyección de fallos basados en simulación por medio de su implementación en hardware reconfigurable. Para ello, se extiende la investigación existente en inyección de fallos basada en FPGA en dos direcciones distintas: i) se realiza un estudio de las tecnologías submicrónicas existentes para obtener un conjunto representativo de modelos de fallos transitorios