利用整幀翻轉的SRAM型FPGA故障注入加速算法*

孫鵬躍,呂晟萊,毛二坤,張書政,陳 雷,周 歡,黃仰博,樓生強

(國防科技大學 電子科學學院, 湖南 長沙 410073)

靜態隨機存取存儲器(static random access memory,SRAM)型現場可編程門陣列(field programmable gate array,FPGA)憑借其高性能、低成本、低功耗、可重配置等優點,以及隨著其集成度的不斷提高,逐漸開始應用于航空航天領域[1-3]。但是由于SRAM型FPGA的結構特點,以及空間中強輻射環境的作用,SRAM型FPGA容易受到外太空中的高能粒子作用而發生單粒子效應,其主要表現為單粒子翻轉(single event upset, SEU)[4-6]。2007年至2010年我國航天器單粒子效應故障的統計表明,單粒子效應在空間環境輻射效應中占據主導地位,對航天器的危害日益嚴重。

當前針對SRAM型FPGA中單粒子效應的評估方法主要由四種:一是利用航天器搭載FPGA進行高輻射試驗,該方法雖然準確性高,但是成本高,周期長[7-8];二是利用高能粒子輻射,該方法雖是目前業界公認的權威方法,但其不能實現準確注入,試驗機時十分緊張,且對器件存在一定的損傷[9-10];三是使用特定工具生成脈沖激光進行單粒子效應模擬,但其成本較高,且試驗技術復雜[11-12];四是基于故障注入的單粒子效應模擬方法,其成本低、周期短、可控性高、復雜性低[13-15],能夠實現衛星載荷抗輻照加固設計的快速迭代和優化。

目前故障注入方法主要是通過人為改變FPGA配置存儲器內容的方式來實現故障注入。傳統逐位翻轉故障注入方法的優點是能精準全面定位敏感位(sensitive bit, SB),找到可恢復異常比特位(recoverable-SB,R-SB)和不可恢復異常比特位(unrecoverable-SB,UR-SB)[16-17]。但由于SRAM型FPGA配置數據比特位數量龐大,逐位翻轉耗時太長,效率低,無法在設計前期快速迭代。大量逐位翻轉試驗結果表明,造成整個設計功能異常的大多是R-SB,這類異常可通過刷新修復,不會造成持續性的功能異常;只有少量的異常比特位會造成持續性的功能異常,必須通過在軌重加載恢復,這類異常的影響極大,會造成在軌服務的長時間中斷。工程中更加關注會造成持續異常的情況,即UR-SB,但由于UR-SB占比很少,若采用傳統逐位翻轉的測試方法,耗時太長,不利于抗輻照設計優化快速迭代,因此,必須設計一種快速發現UR-SB的加速故障測試方法。

為了解決UR-SB的快速定位問題,本文提出一種基于整幀翻轉的SRAM型FPGA的故障注入加速試驗方法,該方法不再采用傳統逐位翻轉的思路,而是對配置文件進行整幀注錯,刷新修復后驗證整個設計的功能異常,以快速模擬故障注入,縮短試驗耗時,快速定位UR-SB精確位置。

1 傳統逐位翻轉故障注入算法

建立故障注入試驗模型,其中包含被測單元(unit under test, UUT)、參考單元(reference unit, RU)、刷新單元(scrub unit, SU)以及控制單元(control unit,CU)組成。其中:UUT運行待測試配置項,并接受控制單元的故障注入;RU運行與被測單元功能相同的配置項,作為功能參考標準;SU通過動態局部刷新實現對UUT的故障注入,并完成對UUT和RU等的全局加載;CU完成對UUT和RU的配置,并負責結果比對、記錄和整個故障注入過程的控制。整個模型設計如圖1所示。

圖1 故障注入試驗模型Fig.1 Test model of fault injection

傳統逐位翻轉故障注入算法流程簡述如下:

Step1:配置初始化。完成對整個故障注入平臺的加載和功能配置。

Step2:UUT逐位翻轉。當未達到最大比特數時,SU逐比特對UUT配置數據進行取反,實現故障注入,否則執行Step 5。

Step3:結果判定。CU對UUT和RU的數據流進行比對并記錄,若正確,則返回Step 2,否則執行Step 4。

Step4:刷新后再驗證。SU修復當前注入的錯誤比特,再次判定比對結果并記錄,若正確,則返回Step 2,否則,記錄當前注錯位置,返回Step 1。

Step5:統計結果,完成測試。

從上面的逐位翻轉故障注入測試過程可知,其能全面、精準定位所有敏感位,發現R-SB和UR-SB。但FPGA配置數據比特位數量龐大,逐位翻轉耗時太長。衛星載荷在軌運行情況表明,UR-SB無法通過定時刷新修復,必須通過在軌重新加載恢復,會造成在軌服務的長時間中斷。而大量故障注入結果表明,UR-SB僅占整個SB中的極少部分,若采用傳統逐位翻轉的測試方法,效率極低。

2 基于整幀翻轉的UR-SB快速定位算法

基于整幀翻轉和二分法的UR-SB快速定位算法的整體思路為:首先對UUT配置數據進行整幀翻轉;然后通過SU修復之前的整幀翻轉操作;最后由CU比對數據流,若正確,則直接跳轉到下一幀,否則,通過二分法對當前幀進行UR-SB定位。具體算法流程如圖2所示。

圖2 基于整幀翻轉的故障注入加速算法流程Fig.2 Algorithm flow of fault injection based on the whole frame upset

基于整幀翻轉的故障注入加速算法步驟如下:

Step1:配置初始化。

Step2:UUT整幀翻轉。當未達到最后1幀時,SU依次對UUT進行整幀翻轉,實現整幀故障注入。

Step3:刷新后驗證。SU修復當前幀的整幀翻轉,由CU對UUT和RU的數據流進行比對;若正確,則說明當前幀不存在UR-SB,返回Step 2,否則執行Step 4。

Step4:二分法精確定位UR-SB。執行配置初始化,采用二分法重新對當前幀進行故障注入。當第m次采用二分法時,對每段1/2m幀的所有配置數據進行翻轉,返回Step 3比對結果,若正確,則說明該段1/2m幀不存在UR-SB,否則,說明該段存在UR-SB。如此反復,當二分后每段范圍足夠小時,直接采用傳統逐位翻轉故障注入,即可精確定位UR-SB位置。當前幀測試完成后記錄結果,并返回Step 1,繼續下一幀測試。

Step5:統計結果,完成測試。

可以看到,上述算法流程在整幀翻轉后并沒有馬上比對UUT和RU結果,故無法發現R-SB,且整幀翻轉大概率會造成UUT功能異常。相比于傳統逐位翻轉的故障注入方法,本文提出的基于整幀翻轉的故障注入快速算法的有效性分析如下:

假設SRAM型FPGA配置文件總比特數為M,UR-SB總數為N,配置文件總幀數為L,每一幀有K比特,異常幀采用m次二分法。由于不同衛星載荷FPGA設計差異明顯,難以分析SB在整個配置文件中的具體分析,故本文設定相對最優和較差的兩種情況,以測試流程中的比對次數為指標,分別分析整幀翻轉算法的有效性。

假設最優情況下,所有UR-SB均位于同一幀的同一段內,則這種情況下的測試次數為:

(1)

對于假定的一種較差情況,假設配置文件中每一幀都恰好包含有1 bit UR-SB,則測試次數為:

(2)

式中,N為配置文件總幀數。

對于傳統逐位翻轉測試方法而言,其總測試次數為M,則本文方法的測試效率相比傳統方法的提升倍數P可計算為:

(3)

以目前在軌載荷應用最為廣泛的XQR2V3000器件為例,其配置文件總比特數為9 582 848,總幀數為1 804,每幀有5 312 bit,假設每幀采用5次二分法。上文分析的最優情況的測試次數為1 980,較差情況的測試次數為319 308。因此,相比傳統逐位翻轉測試方法,本文所提算法在XQR2V3000平臺上的測試效率提升倍數P為:

30≤P≤4 839.8

(4)

可以看到,本文算法的測試效率提升明顯,盡管假設的較差情況和最優情況在工程實際中出現的概率均不大,但即使在較差情況下,也提升了30倍,這充分證明了本文算法的有效性。

3 試驗驗證

前面對本文算法在假定條件下的性能進行了理論分析,但毫無疑問,二分法次數m、配置文件總比特數M等參數必然會對算法的性能產生影響。因此,本節首先對不同參數在假定較差條件下的性能進行仿真分析,以確定在實際測試環境下的最優參數選擇;在此基礎上,針對本單位在軌運行的信號生成載荷的故障注入測試結果進行分析,以實測結果進一步驗證算法的有效性。

針對衛星載荷在軌常用的Xilinx公司XQR2V1000、XQR2V3000、XQR2V6000型,以及目前國產化的XQR4VSX55和JFM7K325T型共5種FPGA,分析不同二分法次數m對式(3)所示的較差情況下加速測試相比于傳統逐位翻轉測試提升倍速的影響,如圖3所示。

圖3 不同FPGA注錯測試加速效率Fig.3 Accelerated efficiency of different FPGAs in fault injection results

可以看到,5型FPGA的加速效率均有顯著提升,特別是隨著二分法次數的增加,測試效率提升倍數也越來越高。盡管這主要是由于本文假定每一幀僅有1 bit錯誤,但實測情況下,UR-SB本來就相對極少,且二分次數不可能太高,針對分析的5款器件,最大二分次數僅為11,即使因為二分操作會增加一部分試驗次數,但這相比于百萬甚至千萬量級的總比特數,可忽略不計。故在實際工程中,建議選取最大的二分法次數。目前在軌載荷最常用的XQR2V3000型FPGA最大提升倍數為207,這意味著對于動輒需要幾個月的逐位翻轉試驗,若采用本文所述的基于整幀翻轉的加速注錯方法,可在幾天之內完成所有UR-SB的精確定位,這在衛星載荷研制初期,對于載荷配置項的抗輻照加固設計評估和提升具有重要意義。

結合針對在軌信號生成載荷的故障注入試驗測試結果,進一步分析本方法在實際工程中的有效性。該載荷采用XQR2V3000器件,故障注入試驗平臺設計如圖4所示,主要包含:被測FPGA、參考FPGA、測試FPGA、刷新控制器以及上位機組成。其中被測FPGA由1片SRAM型FPGA實現,運行被測試設計的三模加固配置項,提供實際運行場景;參考FPGA由1片SRAM型FPGA實現,運行被測試設計的單模配置項,作為功能參考標準;測試FPGA由1片SRAM型FPGA實現,負責比對被測FPGA和參考FPGA的數據流是否一致;刷新控制器由1片SRAM型FPGA實現,負責通過SelectMAP接口對被測FPGA、參考FPGA、測試FPGA進行全局加載,并實現對被測FPGA的動態局部刷新;上位機(處理器)由1片數字信號處理(digital signal process, DSP)芯片實現,與FPGA通過總線交互,所有的寄存器均可通過DSP處理器訪問,控制被測FPGA、參考FPGA輸出數據流,獲取數據流比對結果,控制整個故障注入試驗過程。

圖4 XQR2V3000 FPGA故障注入試驗平臺Fig.4 Fault injection test system based on XQR2V3000 FPGA

在上述試驗平臺上對信號生成載荷逐位翻轉測試方法的測試結果如下:共測試1 420幀(BRAM的對應384幀一般不進行故障注入測試),共7 543 040 bit,最終定位292個UR-SB。分析UR-SB分布情況發現,大部分幀不存在UR-SB,部分幀存在1 bit UR-SB,少數幀中存在多個UR-SB。采用本文所述的整幀翻轉加速方法后,5次二分法和10次二分法的總試驗次數分別為46 522和7 948,總試驗次數相比傳統逐位翻轉測試方法的7 543 040次顯著下降,不同方法的測試結果對比如表1所示。

表1 實測結果分析Tab.1 Analysis of the experiment results

實測結果表明:85.3%(1 212幀)的整幀不存在UR-SB,這表明采用本文整幀翻轉加速算法必然能大幅提升測試效率。當采用5次二分法時,測試次數共為46 522,是傳統逐位翻轉測試法的1/162,即約加速了162倍,而當采用10次二分法時,該加速倍數增加949倍,上述結果充分證明了本文基于整幀翻轉測試方法的有效性。

4 結論

衛星載荷在軌發生不可恢復的SEU是目前影響在軌服務連續性的最大因素,盡管傳統逐位翻轉能夠更加全面地定位在軌設計的敏感位分布情況,但其測試效率太低,特別是針對UR-SB的定位。本文提出了基于整幀翻轉的加速故障注入算法,并采用二分法對存在UR-SB的配置幀進行快速搜索,仿真和實測結果表明,該方法能夠顯著提升故障測試效率。然而,整幀翻轉算法無法定位R-SB,評估結果不夠全面,需要根據工程應用的實際需求,與傳統故障注入算法結合運用,以支撐衛星載荷在軌抗空間輻照可靠性設計。