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一种利用深度学习的数据流错误检测方法

2021-12-08胡志诚晏祖佳

小型微型计算机系统 2021年12期
关键词:程序检测

胡志诚,庄 毅,晏祖佳

(南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106) E-mail:zy16@nuaa.edu.cn

1 引 言

在太空辐射环境中,因为空间辐射或高能粒子撞击,使计算机系统中的硬件部分如半导体数字电路等受到干扰,这种现象称为单粒子效应.它的具体表现有单粒子翻转(SEU,Single Event Upset)等.SEU属于一种瞬时故障,是由于高能电离粒子对微电子设备(微处理器、半导体存储器、功率晶体管等)的敏感节点进行轰击,使得这些信息逻辑位上发生单位翻转的物理现象[1].其发生的位置和时间,具有随机性、可恢复性、瞬时性等特点,因此也被称为软错误[2,3].

由软错误所触发的瞬时故障不会对计算机硬件造成永久性损坏,但会对运行在计算机硬件上的软件带来不可忽视的影响,比如造成程序陷入死循环、程序结果错误、程序奔溃等后果.在航空航天等领域,软错误的发生会带来巨大的经济损失,甚至灾难性的后果.例如,2011国家首颗火星探测卫星“萤火一号”,由于空间粒子辐射导致的软错误,未能完成火星探测任务.2016年美国的SUN公司因为存储器出现软错误而影响了全美大量服务器的正常工作,导致数百万美元的经济损失.研究表明,在已发生的瞬态故障中,有相当大一部分故障由数据流错误引发.

本文致力于解决软错误中的数据流错误检测问题.数据流错误是软错误的一个重要类型.当单粒子效应发生在寄存器、Cache、内存或者其它存储设备存储的数据中或者影响到运算单元和数……

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