基于占用率的體系結(jié)構(gòu)脆弱因子在線計(jì)算方法＊

潘送軍，陳傳鵬

（1.國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司信息通信公司，湖南長(zhǎng)沙410007；2.中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，北京100190）

1 引言

隨著CMOS制造工藝的不斷進(jìn)步，單個(gè)芯片上集成的晶體管數(shù)目增多，微處理器性能快速提升的同時(shí)，也越來(lái)越容易受到軟錯(cuò)誤的影響，軟錯(cuò)誤已成為高可靠微處理器設(shè)計(jì)時(shí)必需考慮的問(wèn)題。所謂軟錯(cuò)誤，是指電路由于受到宇宙射線中高能粒子或芯片封裝中α粒子的輻射作用，產(chǎn)生的單比特位翻轉(zhuǎn)，從而改變存儲(chǔ)數(shù)據(jù)或邏輯電路運(yùn)算結(jié)果。微處理器中不同結(jié)構(gòu)發(fā)生軟錯(cuò)誤的概率與芯片設(shè)計(jì)和制造工藝有直接關(guān)系，Shivakumar P等人［1］分析發(fā)現(xiàn)，隨著工藝技術(shù)的進(jìn)步，不同電路結(jié)構(gòu)（如：靜態(tài)隨機(jī)訪問(wèn)存儲(chǔ)器、鎖存器、邏輯單元等）中發(fā)生軟錯(cuò)誤的概率將不斷增高。

Mukherjee S S等人［2］首先提出體系結(jié)構(gòu)脆弱因子AVF（Architectural Vulnerability Factor）指標(biāo)，用于量化分析軟錯(cuò)誤對(duì)微處理器不同結(jié)構(gòu)的影響。AVF指的是某一結(jié)構(gòu)中發(fā)生的軟錯(cuò)誤，經(jīng)過(guò)傳播最終導(dǎo)致程序運(yùn)行出錯(cuò)的概率。AVF值越高，表明該結(jié)構(gòu)中發(fā)生軟錯(cuò)誤導(dǎo)致程序執(zhí)行出錯(cuò)的概率越高，反之則越小。AVF計(jì)算可通過(guò)分析體系結(jié)構(gòu)正確執(zhí)行位ACE位（Architecturally Correct Execution bit）進(jìn)行。ACE位指的是改變?cè)摫忍匚坏闹祵⒏淖兂绦蜻\(yùn)行結(jié)果，反之改變?cè)摫忍匚坏闹祵?duì)程序運(yùn)行沒(méi)有影響稱(chēng)為非ACE位。某一結(jié)構(gòu)的AVF值即為該結(jié)構(gòu)包含ACE位的時(shí)間占總執(zhí)行時(shí)間的比例。針對(duì)軟錯(cuò)誤，學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了許多容錯(cuò)方法，如：AR－SMT［3］、DIVA［4］和SRT/SRTR［5］等，上述方法采用線程級(jí)的冗余實(shí)現(xiàn)對(duì)軟錯(cuò)誤的檢測(cè)或恢復(fù)，沒(méi)有考慮AVF值的量化指導(dǎo)作用，導(dǎo)致較大的性能、面積和功耗開(kāi)銷(xiāo)。此外，不同結(jié)構(gòu)的AVF值隨著應(yīng)用程序以及程序運(yùn)行階段的變化而波動(dòng)，可在AVF值高的時(shí)候采用嚴(yán)格的保護(hù)措施，而在AVF值低的時(shí)候采用輕量級(jí)的容錯(cuò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)微處理器可靠性與性能之間的折衷。因此，精確計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF值，對(duì)于指導(dǎo)可靠性設(shè)計(jì)，選取合適的容錯(cuò)技術(shù)，具有重要意義。

本文在對(duì)已有方法分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于占用率的AVF在線計(jì)算方法，并在一款周期精確的模擬器上進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF值，與離線計(jì)算方法相比，發(fā)射隊(duì)列IQ（Issue Queue）、重排序緩存ROB（Reorder Buffer）和存取隊(duì)列LSQ（Load/Store Queue）AVF的平均絕對(duì)誤差僅為0.10、0.01和0.039。

本文內(nèi)容按如下結(jié)構(gòu)組織：第2節(jié)介紹相關(guān)工作；第3節(jié)詳細(xì)介紹本文提出的AVF在線計(jì)算方法；第4節(jié)介紹實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最后對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)。

2 相關(guān)工作

目前，學(xué)術(shù)界就AVF計(jì)算已開(kāi)展了多方面的研究。AVF計(jì)算主要分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是離線計(jì)算，離線計(jì)算采用微處理器性能模擬器，根據(jù)應(yīng)用程序的運(yùn)行特征，評(píng)估不同結(jié)構(gòu)中發(fā)生軟錯(cuò)誤對(duì)程序運(yùn)行的影響，包括基于ACE位的計(jì)算方法［2，6，7］和基于故障注入的計(jì)算方法［8］。離線計(jì)算無(wú)需考慮對(duì)微處理器性能的影響，便于在前期階段指導(dǎo)可靠性設(shè)計(jì)。另一類(lèi)是在線計(jì)算，在線計(jì)算隨著程序的執(zhí)行，計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF值，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果動(dòng)態(tài)選擇容錯(cuò)技術(shù)，降低容錯(cuò)技術(shù)帶來(lái)的性能開(kāi)銷(xiāo)［9，10］。例如，Walcott K R等人［9］提出一種基于線性規(guī)劃的方法動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)AVF值。該方法利用線性規(guī)劃算法建立AVF值與系統(tǒng)性能參數(shù)之間的關(guān)系。通過(guò)運(yùn)行部分樣本程序得到AVF和不同性能參數(shù)之間的關(guān)系因子，并建立對(duì)應(yīng)的關(guān)系等式，然后預(yù)測(cè)其它程序執(zhí)行時(shí)的AVF值。由于該方法需要較長(zhǎng)的離線分析時(shí)間，且在運(yùn)行不同應(yīng)用程序時(shí)需要調(diào)整參數(shù)，使得計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性無(wú)法保證。

此外，Li X D等人［10］提出一種基于指示位的AVF在線計(jì)算方法。該方法通過(guò)在邏輯結(jié)構(gòu)及存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上增加故障指示位表示故障的注入與傳播，用于在線計(jì)算AVF值。為使計(jì)算結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)意義，該方法需要注入大量故障。在故障效應(yīng)表現(xiàn)出來(lái)之前，程序已經(jīng)向前執(zhí)行一段時(shí)間，使得計(jì)算結(jié)果具有滯后性，未能體現(xiàn)在線計(jì)算的時(shí)效性。

根據(jù)上述分析，在線AVF計(jì)算需要快速得到應(yīng)用程序執(zhí)行時(shí)不同結(jié)構(gòu)的AVF值，要求計(jì)算方法盡量簡(jiǎn)捷，以減少對(duì)微處理器性能的影響。本文提出一種基于占用率的AVF在線計(jì)算方法，通過(guò)記錄程序運(yùn)行時(shí)不同結(jié)構(gòu)的占用率，計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF值。

3 基于占用率的AVF在線計(jì)算方法

對(duì)于離線AVF計(jì)算，由于不需要考慮ACE位分析對(duì)微處理器性能的影響，可在指令執(zhí)行完成后的任意時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行。而在線AVF計(jì)算是在程序?qū)嶋H運(yùn)行過(guò)程中進(jìn)行的，要求計(jì)算方法快捷，實(shí)現(xiàn)開(kāi)銷(xiāo)小，因而很難進(jìn)行精確的ACE位和非ACE位分析。本文提出的基于占用率的在線計(jì)算方法將從另外一個(gè)角度分析計(jì)算不同微處理器結(jié)構(gòu)的AVF值。

3.1 整體框圖

如圖1所示是本文方法的整體框圖，圖1中給出了一個(gè)典型的微處理器流水線結(jié)構(gòu)圖，包括流水線的各個(gè)階段以及對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)。本文選取IQ、ROB和LSQ三個(gè)微處理器結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析計(jì)算，主要是由于上述三個(gè)結(jié)構(gòu)在流水線中起到非常重要的作用，IQ用于保存從譯碼階段過(guò)來(lái)的指令，當(dāng)指令的操作數(shù)準(zhǔn)備好以后再將指令發(fā)射出去；ROB用于保存指令序列，以支持亂序執(zhí)行和實(shí)現(xiàn)精確中斷；LSQ用于保存存取指令。上述任意一個(gè)結(jié)構(gòu)中發(fā)生軟錯(cuò)誤，導(dǎo)致程序執(zhí)行出錯(cuò)的概率將非常高。

為支持本文提出的在線計(jì)算方法，需要增加相應(yīng)的硬件資源。圖中加陰影的部分為額外增加的硬件，主要包括指令指示位和AVF計(jì)算部件。如圖1所示，IQ和ROB中每個(gè)入口項(xiàng)增加一位指示位，用于標(biāo)識(shí)存入的指令類(lèi)型；AVF計(jì)算部件，根據(jù)不同結(jié)構(gòu)的使用情況，計(jì)算相應(yīng)的AVF值。AVF計(jì)算部件主要包括：記錄不同結(jié)構(gòu)占用率的計(jì)數(shù)器；計(jì)算AVF值的運(yùn)算器；臨時(shí)保存計(jì)算結(jié)果的存儲(chǔ)單元；保存AVF閾值的寄存器；此外還包括比較器、表決器等。

3.2 計(jì)算流程

在任意程序執(zhí)行過(guò)程中，如果認(rèn)為待分析結(jié)構(gòu)中包含的比特位都為ACE位，則一段時(shí)間內(nèi)該結(jié)構(gòu)的占用率即為該結(jié)構(gòu)AVF值的上限。假定微處理器中IQ包含32項(xiàng)，某一時(shí)刻該結(jié)構(gòu)已使用24項(xiàng)，則該時(shí)刻IQ的占用率為75%，也即IQ的AVF值上界為75%。AVF值與占用率的關(guān)系可表示為：

其中，R為不同結(jié)構(gòu)的占用率，λ為軟錯(cuò)誤發(fā)生的概率。由上式可知，根據(jù)占用率計(jì)算AVF值避免了記錄程序執(zhí)行過(guò)程中不同指令的停留時(shí)間，也不用區(qū)分指令中包含的ACE位和非ACE位，計(jì)算方法非常簡(jiǎn)捷。不足之處是，由于沒(méi)有區(qū)分指令中的非ACE位，計(jì)算結(jié)果將大于實(shí)際值，進(jìn)而放大了軟錯(cuò)誤對(duì)程序運(yùn)行的影響。為提高計(jì)算精度，本文通過(guò)對(duì)程序運(yùn)行時(shí)的指令類(lèi)型進(jìn)行分析，提出以區(qū)分NOP指令的方法提高計(jì)算精度。

通過(guò)運(yùn)行SPEC CPU 2000基準(zhǔn)測(cè)試程序集，根據(jù)不同指令對(duì)程序運(yùn)行結(jié)果的影響可將指令分為三大類(lèi)：ACE指令、動(dòng)態(tài)無(wú)效指令以及NOP指令。ACE指令是指對(duì)程序運(yùn)行結(jié)果有影響的指令，該類(lèi)指令中包含的所有比特位都為ACE位。動(dòng)態(tài)無(wú)效指令是指該指令的執(zhí)行結(jié)果不會(huì)被其它指令使用，或者僅被動(dòng)態(tài)無(wú)效指令使用。改變動(dòng)態(tài)無(wú)效指令的執(zhí)行結(jié)果對(duì)程序最終結(jié)果沒(méi)有影響，也即動(dòng)態(tài)無(wú)效指令中操作數(shù)指示位為非ACE位。第三類(lèi)為NOP指令，NOP指令在微處理器執(zhí)行過(guò)程中不進(jìn)行任何操作，主要作用是取指時(shí)按字對(duì)齊或減少取指時(shí)的訪存次數(shù)，也即NOP指令中只有操作碼為ACE位，其余位為非ACE位。

Figure 1 Framework of occupancy－based AVF computing method圖1 基于占用率的在線AVF計(jì)算框圖

在程序執(zhí)行過(guò)程中區(qū)分ACE指令和動(dòng)態(tài)無(wú)效指令，需要根據(jù)指令執(zhí)行結(jié)果是否被后續(xù)指令用到來(lái)確定，分析時(shí)間將長(zhǎng)達(dá)數(shù)百個(gè)時(shí)鐘周期。對(duì)于在線計(jì)算方法，由于要快速得到程序運(yùn)行時(shí)不同結(jié)構(gòu)的AVF值，如果分析時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，一方面達(dá)不到動(dòng)態(tài)選擇容錯(cuò)技術(shù)的目的，另一方面將導(dǎo)致嚴(yán)重的性能降級(jí)。因此，本文計(jì)算方法中，將動(dòng)態(tài)無(wú)效指令也視為ACE指令。圖2中給出了運(yùn)行SPEC CPU 2000整型測(cè)試程序時(shí)，ACE指令、動(dòng)態(tài)無(wú)效指令和NOP指令所占的比例，分別為73.5%、15.8%和10.7%。由圖2可知，程序執(zhí)行過(guò)程中，ACE指令起主導(dǎo)作用，動(dòng)態(tài)無(wú)效指令所占比例相對(duì)較低，且包含的非ACE位數(shù)量少，將動(dòng)態(tài)無(wú)效指令視為ACE指令所引起的計(jì)算誤差小。

Figure 2 Instruction types of different benchmarks圖2 不同測(cè)試程序中的指令類(lèi)型

本文實(shí)驗(yàn)中采用Alpha指令集分析NOP指令所占的比例。由圖2可知，不同測(cè)試程序運(yùn)行時(shí)包含的NOP指令數(shù)變化明顯，從3.8%到46.4%，其中g(shù)zip中包含的NOP指令數(shù)目最多。所有程序包含的NOP指令平均值為10.7%，與Fahs B等人［11］的研究結(jié)果一致。由于NOP指令對(duì)程序運(yùn)行結(jié)果沒(méi)有影響，且易于區(qū)分，當(dāng)計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF時(shí)，排除該結(jié)構(gòu)中包含的NOP指令，就能提高AVF計(jì)算精度。

為區(qū)分不同結(jié)構(gòu)中存入的指令類(lèi)型，本文方法是在IQ和LSQ的每個(gè)項(xiàng)中增加一位標(biāo)識(shí)位（如圖1所示）。當(dāng)程序指令進(jìn)入流水線中執(zhí)行時(shí)，在譯碼階段可判斷出具體的指令類(lèi)型，如果該指令為NOP指令，則相應(yīng)的標(biāo)識(shí)位置為1，反之置為0。最后計(jì)算占用率時(shí)，減去包含的NOP指令，即可得到更為準(zhǔn)確的結(jié)果。采用上述方法能快速計(jì)算IQ和ROB的AVF值；而對(duì)于LSQ，由于發(fā)射到其中的指令均為存數(shù)和取數(shù)指令，僅與訪存相關(guān)，不包含NOP指令，因此無(wú)需增加標(biāo)識(shí)位。計(jì)算LSQ的AVF值時(shí)，可以直接將該結(jié)構(gòu)的占用率作為計(jì)算結(jié)果。

Figure 3 Flowchart of our AVF computing method圖3 基于占用率的AVF在線計(jì)算流程

圖3給出了本文方法的計(jì)算流程，通過(guò)對(duì)指令類(lèi)型進(jìn)行分析，區(qū)分NOP指令后，記錄不同結(jié)構(gòu)的占用率，在線計(jì)算相應(yīng)結(jié)構(gòu)的AVF值。根據(jù)計(jì)算得到的AVF值，進(jìn)一步判斷該計(jì)算結(jié)果是否大于系統(tǒng)設(shè)定的AVF閾值，據(jù)此選擇合適的容錯(cuò)技術(shù)來(lái)提高系統(tǒng)可靠性。此外，在系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)方面，本文方法的計(jì)算過(guò)程與指令執(zhí)行是并行的，AVF計(jì)算過(guò)程本身對(duì)性能沒(méi)有影響。由于在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中增加了部分硬件結(jié)構(gòu)，如指示位、AVF計(jì)算部件等，本文方法的開(kāi)銷(xiāo)主要為面積開(kāi)銷(xiāo)，相對(duì)于現(xiàn)代數(shù)以億計(jì)晶體管的微處理器，上述增加的面積開(kāi)銷(xiāo)可以忽略不計(jì)。

4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本文所有實(shí)驗(yàn)都基于Sim－Alpha模擬器［12］開(kāi)展，該模擬器為商用微處理器Alpha 21264對(duì)應(yīng)的性能模擬器。為了支持在線計(jì)算不同結(jié)構(gòu)的AVF值，本文對(duì)Sim－Alpha模擬器進(jìn)行了修改。主要包括分析程序運(yùn)行過(guò)程中的指令類(lèi)型、統(tǒng)計(jì)不同結(jié)構(gòu)占用率、實(shí)現(xiàn)AVF計(jì)算算法等。由于Sim－Alpha模擬器不能精確模擬浮點(diǎn)測(cè)試程序，因此本文后續(xù)實(shí)驗(yàn)中，僅選用SPEC CPU 2000基準(zhǔn)程序中的12個(gè)整型程序進(jìn)行分析，每個(gè)程序編譯成Alpha指令格式的二進(jìn)制指令。為減少程序執(zhí)行時(shí)間，本文利用Sim－Point［13］工具選取測(cè)試程序的一部分指令代替整個(gè)程序，實(shí)驗(yàn)中每個(gè)測(cè)試程序運(yùn)行50M條指令，使用的輸入為參考輸入集。Sim－Alpha模擬器的初始配置參數(shù)如表1所示。本文計(jì)算IQ、ROB和LSQ三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值，對(duì)應(yīng)的項(xiàng)數(shù)分別為20、80和64。

4.2 計(jì)算時(shí)間間隔選取

在線AVF計(jì)算是在程序執(zhí)行過(guò)程中連續(xù)計(jì)算AVF值，其中的關(guān)鍵步驟是選取合適的計(jì)算時(shí)間間隔，也即每隔多長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算一次AVF值。計(jì)算時(shí)間間隔最大可為程序的整個(gè)執(zhí)行時(shí)間，最小可為單個(gè)微處理器時(shí)鐘周期，上述兩種情形為時(shí)間間隔的極端選擇。選取的時(shí)間間隔過(guò)短，則會(huì)頻繁計(jì)算AVF值，不僅會(huì)使微處理器增加額外的功耗開(kāi)銷(xiāo)，同時(shí)計(jì)算結(jié)果也將隨著程序特征的變化而快速變化，不利于指導(dǎo)容錯(cuò)技術(shù)的選擇。Soundararajan N等人［14］分析了AVF值按單個(gè)時(shí)鐘周期的變化特征，由于計(jì)算時(shí)間間隔僅為一個(gè)時(shí)鐘周期，程序運(yùn)行過(guò)程中的不確定因素主導(dǎo)著AVF值，很難驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。相反，如果選取的時(shí)間間隔過(guò)長(zhǎng)，計(jì)算過(guò)程中將會(huì)丟失程序運(yùn)行的一些細(xì)節(jié)特征，同樣難以保證計(jì)算的準(zhǔn)確性。

Table 1 Simulated microprocessor configuration表1 模擬的微處理器配置參數(shù)

為了選定合適的時(shí)間間隔，本文選取三個(gè)不同大小的時(shí)間間隔進(jìn)行分析，分別是200個(gè)時(shí)鐘周期、1 000個(gè)時(shí)鐘周期和5 000個(gè)時(shí)鐘周期。如圖4所示為運(yùn)行crafty測(cè)試程序時(shí)，不同時(shí)間間隔下AVF值的變化特征。由圖4可知，當(dāng)時(shí)間間隔設(shè)為200個(gè)時(shí)鐘周期時(shí)，由于運(yùn)行過(guò)程中不確定因素的影響，計(jì)算得到的AVF值變化非常顯著。當(dāng)時(shí)間間隔設(shè)為1 000個(gè)時(shí)鐘周期時(shí)，計(jì)算結(jié)果能夠較好地反映程序運(yùn)行特征，同時(shí)沒(méi)有隨著程序的變化而發(fā)生劇烈的波動(dòng)；而當(dāng)時(shí)間間隔設(shè)為5 000個(gè)時(shí)鐘周期時(shí)，計(jì)算結(jié)果的變化趨勢(shì)變小，很難反映程序不同階段的運(yùn)行特點(diǎn)。因此，在本文后續(xù)實(shí)驗(yàn)中，選用的計(jì)算時(shí)間間隔為1 000個(gè)時(shí)鐘周期。在每個(gè)時(shí)間間隔的末尾，AVF計(jì)算部件將得出該時(shí)間間隔內(nèi)不同結(jié)構(gòu)的AVF值，同時(shí)初始化相應(yīng)的計(jì)數(shù)單元，為下一時(shí)間段的AVF計(jì)算做準(zhǔn)備。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本節(jié)利用提出的AVF在線計(jì)算方法計(jì)算IQ、ROB和LSQ三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值，給出計(jì)算結(jié)果并進(jìn)行分析。

Figure 4 AVF varies for different program intervals圖4 以crafty測(cè)試程序?yàn)槔?，時(shí)間間隔分別為200、1 000及5 000個(gè)周期時(shí)AVF值的變化特征

如圖5所示為運(yùn)行不同測(cè)試程序時(shí)，本文在線方法與離線方法［7］計(jì)算IQ、ROB和LSQ三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值。由圖5可知，與離線計(jì)算方法得到的結(jié)果相比，上述三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值的絕對(duì)誤差分別為0.10、0.01和0.039，說(shuō)明采用本文方法計(jì)算AVF值的準(zhǔn)確度較高。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與前述分析均表明，本文提出的在線方法計(jì)算結(jié)果偏大，即AVF值具有一定的保守性，造成上述偏差的原因是本文方法沒(méi)有足夠時(shí)間區(qū)分動(dòng)態(tài)無(wú)效指令，將其全部視為ACE指令。

Figure 5 Results of our method compared with an offline method圖5 本文方法與離線方法AVF計(jì)算結(jié)果

此外，ROB和LSQ AVF值的平均偏差比IQ AVF值的平均偏差小，這是由于ROB與LSQ的項(xiàng)數(shù)比IQ的項(xiàng)數(shù)多，ROB和LSQ的占用率相對(duì)于IQ的占用率小，因此計(jì)算AVF時(shí)，動(dòng)態(tài)無(wú)效指令對(duì)ROB和LSQ的影響比對(duì)IQ的影響小。實(shí)驗(yàn)中的一個(gè)特例是在運(yùn)行g(shù)zip測(cè)試程序時(shí)，本文方法得到的ROB AVF值比離線計(jì)算結(jié)果要小，這是因?yàn)檫\(yùn)行g(shù)zip測(cè)試程序時(shí)，其中有45.6%的指令是NOP指令，本文方法中該部分指令沒(méi)有加以計(jì)算，但NOP指令中的操作碼為ACE位，離線計(jì)算中進(jìn)行了分析，使得運(yùn)行g(shù)zip測(cè)試程序時(shí)，離線計(jì)算結(jié)果比在線計(jì)算結(jié)果更加精確。

圖6給出了本文方法與離線計(jì)算方法比較的相對(duì)誤差。對(duì)于IQ和ROB，通過(guò)區(qū)分NOP指令提高了計(jì)算精度，因此平均相對(duì)誤差較小，分別為24%和5%。而對(duì)于LSQ，由于該結(jié)構(gòu)AVF的絕對(duì)值偏小，較小的計(jì)算誤差將導(dǎo)致很大的相對(duì)誤差，比如運(yùn)行twolf時(shí)，相對(duì)誤差達(dá)到72%。雖然對(duì)LSQ結(jié)構(gòu)有較大的相對(duì)誤差，但該結(jié)構(gòu)的AVF絕對(duì)值較低，也即該結(jié)構(gòu)中發(fā)生軟錯(cuò)誤被屏蔽的概率非常高，產(chǎn)生的計(jì)算誤差對(duì)容錯(cuò)設(shè)計(jì)的影響相應(yīng)減小。

Figure 6 Relative error of our method to an offline method圖6 本文方法和離線方法比較的相對(duì)誤差

圖7給出了運(yùn)行crafty和gap時(shí)，IQ、ROB和LSQ三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值，選取的計(jì)算時(shí)間間隔為1 000個(gè)時(shí)鐘周期。由圖6可知，當(dāng)運(yùn)行crafty測(cè)試程序時(shí)，三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值在一個(gè)較大范圍內(nèi)波動(dòng)。而IQ AVF值比其它兩個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值要高，上述結(jié)果與本文前述分析一致。當(dāng)運(yùn)行測(cè)試程序gap時(shí)，AVF值的變化范圍相對(duì)較小，可見(jiàn)程序運(yùn)行過(guò)程中，不同結(jié)構(gòu)的AVF值將隨程序特征的變化而變化。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的AVF在線計(jì)算方法能快速計(jì)算微處理器中不同結(jié)構(gòu)的AVF值，對(duì)選擇容錯(cuò)技術(shù)、提高微處理器可靠性具有較好的指導(dǎo)作用。當(dāng)AVF值較高時(shí)，可采用嚴(yán)格的冗余技術(shù)提高系統(tǒng)可靠性，例如采用程序完全冗余執(zhí)行技術(shù)。而當(dāng)AVF值較低時(shí)，即便發(fā)生軟錯(cuò)誤，程序執(zhí)行出錯(cuò)的概率也較小，此時(shí)可采用開(kāi)銷(xiāo)較小的容錯(cuò)技術(shù)降低對(duì)性能的影響，例如采用程序部分冗余執(zhí)行技術(shù)。通過(guò)適時(shí)調(diào)整容錯(cuò)策略，就能在微處理器性能、功耗和可靠性等方面進(jìn)行折衷，達(dá)到最優(yōu)配置。

Figure 7 IQ，ROB and LSQ AVF during executing crafty and gap圖7 運(yùn)行測(cè)試程序crafty和gap時(shí)，IQ、ROB和LSQ三個(gè)結(jié)構(gòu)的AVF值，計(jì)算時(shí)間間隔為1 000個(gè)時(shí)鐘周期

5 結(jié)束語(yǔ)

CMOS工藝技術(shù)的不斷進(jìn)步使得軟錯(cuò)誤成為影響微處理器可靠性的重要因素，量化分析軟錯(cuò)誤對(duì)微處理器中不同結(jié)構(gòu)的影響對(duì)提高微處理器可靠性具有重要指導(dǎo)意義。本文在對(duì)已有AVF計(jì)算方法分析比較的基礎(chǔ)上，提出了一種基于占用率的AVF在線計(jì)算方法，該方法通過(guò)在程序運(yùn)行過(guò)程中記錄不同結(jié)構(gòu)的占用率、分析指令類(lèi)型并排除NOP指令來(lái)計(jì)算不同結(jié)構(gòu)（IQ、ROB和LSQ）的AVF值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效計(jì)算微處理器中不同結(jié)構(gòu)的AVF值，與精確的離線計(jì)算方法相比，IQ AVF、ROB AVF和LSQ AVF的平均絕對(duì)誤差僅為0.10、0.01和0.039。后續(xù)工作是將本文方法與具體的容錯(cuò)技術(shù)相結(jié)合（例如，雙線程冗余技術(shù)），在程序運(yùn)行過(guò)程中，動(dòng)態(tài)選擇不同的容錯(cuò)技術(shù)，在可靠性與性能之間實(shí)現(xiàn)較好的平衡。

［1］ Shivakumar P，Kistler M，Keckler S，et al.Modeling the effect of technology trends on the soft error rate of combinatorial logic［C］∥Proc of the International Symposium of Dependable Systems and Networks（DSN’02），2002：389－398.

［2］ Mukherjee S S，Weaver C，Emer J，et al.A systematic methodology to compute the architectural vulnerability factors for a high performance microprocessor［C］∥Proc of the International Symposium on Microarchitecture（MICRO’03），2003：29－40.

［3］ Rotenberg E.AR－SMT：A microarchitectural approach to fault tolerance in microprocessors［C］∥Proc of the Fault－Tolerant Computing Systems（FTCS’99），1999：84－91.

［4］ Austin T.DIVA：A reliable substrate for deep submicron microarchitecture［C］∥Proc of the International Symposium on Microarchitecture（MICRO’99），1999：196－207.

［5］ Vijaykumar T，Pomeranz I，Cheng K.Transient－fault recovery using simultaneous multithreading［C］∥Proc of the International Symposium on Computer Architecture（ISCA’02），2002：87－98.

［6］ Pan Song－jun，Hu Yu，Li Xiao－wei.IVF：Characterizing the vulnerability of microprocessor structures to intermittent faults［J］.IEEE Transactions on Very Large Scale Integration（VLSI）Systems，2012，20（5）：777－790.

［7］ Fu X，Li T，F(xiàn)ortes J.Sim－SODA：A unified framework for architectural level software reliability analysis［C］∥Proc of Workshop on Modeling，Benchmarking and Simulation，2006：1.

［8］ Saggese G P，Wang N，Kalbarczyk Z，et al.An experimental study of soft errors in microprocessors［J］.IEEE Micro，2005，25（6）：30－39.

［9］ Walcott K R，Humphreys G，Gurumurthi S.Dynamic prediction of architectural vulnerability from microarchitectural state［C］∥Proc of the International Conference of Computer Architecture（ISCA’07），2007：516－527.

［10］ Li X D，Adve S V，Bose P，et al.Online estimation of architectural vulnerability factor for soft errors［C］∥Proc of the International Conference of Computer Architecture（ISCA’08），2008：341－352.

［11］ Fahs B，Bose S，Crum M，et al.Performance characterization of a hardware mechanism for dynamic optimization［C］∥Proc of the International Symposium on Microarchitecture（MICRO’01），2001：16－27.

［12］ Desikan R，Burger D，Keckler S，et al.Sim－alpha：A validated，execution－driven Alpha 21264 simulator［R］.Technical Report TR－01－23，Austin：Department of Computer Sciences，University of Texas at Austin，2001.

［13］ Sherwood T，Perelman E，Hamerly G，et al.Automatically characterizing large scale program behavior［C］∥Proc of the International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems（ASPLOS’02），2002：45－57.

［14］ Soundararajan N，Parashar A，Sivasubramaniam A.Mechanisms for bounding vulnerabilities of processor structures［C］∥Proc of the International Symposium on Computer Architecture（ISCA’07），2007：506－515.