结合程序异构关系图的SDC错误检测

摘要

随着片上系统(System On Chip, SOC)集成度和规模的指数级增长，计算机系统发生粒子翻转后产生故障的可能性正在增加，其可靠性已经成为一个越来越值得关注的问题.在众多的故障中，静默数据损坏(Silent Data Corruption, SDC)是最难检测的故障类型之一，其无法被系统纠错机制检测，会随着程序执行无声地传播，最终破坏程序输出.而现有SDC错误检测方法多数仅考虑指令静态特征，忽略了指令间上下文信息，缺乏探索SDC传播规律的能力.为此，本文提出了一种结合程序异构关系图的SDC错误检测方法(SDC Error Detection Based on Program Heterogeneous Relation Graph, PHRG).首先，设计了一个程序分析框架，挖掘程序上下文信息，构建程序异构关系图；其次，利用多关系图注意力网络搭建指令SDC脆弱性预测模型，挖掘SDC传播的关键路径，识别高脆弱性指令；最后，依据预测结果设计容错机制，对程序进行针对性冗余以检测SDC错误.实验结果表明，PHRG在Mibench测试集上较现有方法具有更高的SDC脆弱性预测准确率，更高的SDC检测率和更低的时空开销.

关键词

静默数据损坏 / 异构关系图 / 图注意力网络 / 错误检测