Reducing the threshold voltage of electronic devices increases their sensitivity to electromagnetic radiation dramatically, increasing the probability of changing the memory cells' content. Designers mitigate failures using techniques such as Error Correction Codes (ECCs) to maintain information integrity. Although there are several studies of ECC usage in spatial application memories, there is still no consensus in choosing the type of ECC as well as its organization in memory. This work analyzes some configurations of the Hamming codes applied to 32-bit memories in order to use these memories in spatial applications. This work proposes the use of three types of Hamming codes: Ham(31,26), Ham(15,11), and Ham(7,4), as well as combinations of these codes. We employed 36 error patterns, ranging from one to four bit-flips, to analyze these codes. The experimental results show that the Ham(31,26) configuration, containing five bits of redundancy, obtained the highest rate of simple error correction, almost 97\%, with double, triple, and quadruple error correction rates being 78.7\%, 63.4\%, and 31.4\%, respectively. While an ECC configuration encompassed four Ham(7.4), which uses twelve bits of redundancy, only fixes 87.5\% of simple errors.


翻译:降低电子器件的阈值电压会显著增加其对电磁辐射的敏感度,从而提高存储单元内容发生翻转的概率。设计人员采用纠错码(ECC)等技术来维持信息完整性。尽管已有若干关于空间应用存储器中使用ECC的研究,但在选择ECC类型及其在存储器中的组织方式上仍未达成共识。本文分析了应用于32位存储器的几种汉明码配置,旨在将这些存储器用于空间应用。本研究提出使用三种汉明码:Ham(31,26)、Ham(15,11)和Ham(7,4),以及这些码的组合形式。我们采用36种错误模式(涵盖单比特翻转至四比特翻转)对这些码进行了分析。实验结果显示,包含5个冗余位的Ham(31,26)配置获得了最高的单次纠错率(近97%),其双次、三次和四次纠错率分别为78.7%、63.4%和31.4%。而采用12个冗余位的ECC配置(包含四个Ham(7,4)码)仅能修复87.5%的单次错误。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月5日
Arxiv
49+阅读 · 2021年9月11日
VIP会员
最新内容
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
2+阅读 · 今天11:43
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
7+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员