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图11 基于QEMU的注入方法的总体视图
重要的是要注意，故障注入不仅是在CPU寄存器上进行 。我们的环境可以注入映射在设备内存中的外围寄存器 。在下面的实验结果中，将看到一些破坏其中一个集成DMA的寄存器的例子 。我们在一个 Fast Fourier Transform （FFT）程序上实验了这个设置，该程序也与它的反FFT程序相连接 。我们也用它来验证关于SoC外围设备注入的环境 。
图12展示了应用程序的流程 。在一个循环中，执行以下一组操作：
1) 所用的CPU对给定的一系列数值执行FFT，产生结果值
2) 触发DMA传输，将FFT的结果移动到内存中的一个新位置
3) 然后通过使用转移的FFT结果执行iFFT
4) 最后将iFFT结果与原始结果进行对比测试 。
如果这个最终的检查结果显示最终的数值与原来的不同，那么就有一个错误的答案 。如果程序进入了循环或陷阱，那么就有一个超时 。其他的所有情况下，归结为无效果 。表三 包括在随机寄存器和随机时间点中注入10000个SEU的结果，这些结果收集在一个故障列表中 。在注入每个SEU后，观察程序运行的结果 。然后重新启动系统，继续处理故障列表中的下一个SEU 。

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图12 FFT+iFFT应用
从表中可以看出，注入10,000个故障需要35分钟左右，主要是因为超时的数量相对较多 。此外，我们对一个神经网络应用的软件实施了注入故障，该软件经过训练，可以识别来自修改后的国家标准和技术研究所（MNIST）数据库的手写数字 。

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与没有错误的黄金执行相比，我们将每个做出不同猜测的执行都标记为错误答案 。从表III中可以看出，神经网络似乎对SEUs很有弹性，在10,000次随机注入的CPU寄存器上，只有0.81%的错误答案 。注入的时间达到89分钟 。这是由于要执行的程序的复杂性，以及发现的超时次数造成的 。
作为最终数字的验证，并了解用QEMU模拟得到的结果是否能代表辐照测试结果，我们将其与[13]中的结果进行了比较，并观察到有很强的相关性 。当然，仿真不能取代辐照活动，但它可以用来描述即将被辐照的应用的特征，或对许多应用进行比较，以预测哪一个是最敏感的 。
综上所述，该方法允许在辐照实验前快速运行应用程序评估，以预测应用程序本身的敏感性或表征技术，或在部署用户应用程序之前 。
值得注意的是，这种方法不需要芯片的网表，因此既可以被芯片供应商采用，以提前表述其设计，也可以被终端用户采用，后者可以快速运行其应用程序，并在辐照芯片之前获得近似的结果进行分析 。


【电脑硬件知识科普 汽车硬件知识】V.结论
本文描述了汽车领域的重要参与者所使用的一些方法和技术，以达到不可缺少的可靠性水平要求的最新标准 。图示的典型案例与汽车芯片在其生命周期中所包含的几个测试阶段有关，包括制造结构和功能测试，以及确保在现场使用期间有可靠行为的方法 。
作为一个经验教训，对最合适的测试程序进行准确的评估和规划，可以使高质量的汽车产品符合半导体生产商以及更高层次的期望 。


参考文献：
[1] H.-G. Stratigopoulos, F. Su, A. Coyette, C. He, E. Faehn, and D. Tille, “Panel: “New automotive design methodologies for catching latent defects and detecting anomalies online”,” in 1st Automotive Reliability and Test in Europe (ARTe 2021), 2021.
[2] A. Ciarci, D. Tille, and P. Bernardi, “Towards an Automated Flow for Implementation of Dedicated LBIST Scan Chains for Functional Safety,” in 33rd GI / GMM / ITG-Workshop Test Methods and Reliability of Circuits and Systems, 2021.

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