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de-risc：第一个用于安全 - 关键系统的RISC-V空间级平台
Abstract —The increasing needs for performance in the space domain for highly autonomous systems calls for more powerful space MPSoCs and appropriate hypervisors to master them.这些平台必须遵守严格的可靠性，验证能力和验证要求，因为“深空任务的航天器”暴露在恶劣的环境中。系统必须根据电子组件和软件进行筛选和测试。不幸的是，当前可用的太空级处理器组件不符合与安全性相关的要求，这些要求在太空应用中变得越来越重要。本文介绍了DE-RISC平台，由Cobham Gaisler的基于RISC-V的SOC和Fentiss的Xtratum Next Generation Visisor组成。该平台实现了开放式RISC-V指令集架构，并利用Cobham Gaisler的Space Soc IP，Fentiss撰写的太空管理技术，巴塞罗那超级计算中心的Multicore Interference Management Solutions以及Thales研究和技术的最终用户体验和要求指导。在当前状态下，该平台已经完成和集成，并在2022年初到达商业成熟之前开始其验证阶段。在本文中，我们提供了该平台的详细信息以及其运营的一些初步证据。
SAFESU-2：空间MPSOC的安全统计单元
摘要 - 研究的统计单位（SUS）已被证明是与安全相关MPSOC的一部分的验证，验证和实施安全措施有效的。，例如，基于Noel-V内核的Caes Gaisler的RISC-V MPSOC就是这种情况，到2022年底将在FPGA上进行商业准备。但是，尽管SUS支持SOC的其余部分，但必须建立它们，以安全地成为商业产品的一部分。本文介绍了SAFESU-2，这是SAFESU的安全版本。尤其是，我们对相关故障模型的SAFESU执行了故障模式和效应分析（FMEA），并实现了使其符合一般与安全相关设备的要求所需的故障检测和公差功能，尤其是Space MPSOC。
DASIA 2024 - 公告及征文通知
P. Lionnet Eurospace（代理委员会主席） L. Beugnet 空中客车防务与航天公司 A. Canals CS 集团 P. Dandre 泰雷兹阿莱尼亚宇航法国公司 S. Duncan 泰雷兹阿莱尼亚宇航英国公司 I. Eballard 阿丽亚娜集团 G. Estaves 泰雷兹阿莱尼亚宇航法国公司 D. Felbach OHB Systems AG J. Fuchs ESA/ESTEC R. Gerlich 富特旺根应用技术大学 S. Habinc Cobham Gaisler HJ. Herpel 空中客车防务与航天有限公司 U. Hoch 空中客车防务与航天有限公司 Ch. Honvault ESA/ESTEC U Kulau DSI 航空航天技术有限公司 D. Lagarde 泰雷兹阿莱尼亚宇航法国公司 JB. Lambert CNES Ch. Lemercier 空中客车防务与航天公司 B. Leroy 空中客车防务与航天公司 米拉蒙 CNES 博士 M. 蒙塔尼亚泰利斯阿莱尼亚航天公司 意大利 JL。 Poupat 空客防务与航天 SAS Ch. Steiger ESA/ESOC F. Warfelmann 空中客车防务与航天有限公司 A. Zadeh ESA/ESTEC
![arXiv:2106.00565v5 [cs.DC] 2021 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1c00337997354861b523581e792ec31025674325.webp)
arXiv:2106.00565v5 [cs.DC] 2021 年 11 月 9 日
本文介绍了一种基于事件的功率建模新方法，适用于没有性能监控单元 (PMU) 的嵌入式平台。该方法涉及将测量物理功率数据的目标硬件平台与另一个可以收集模型生成所需的 CPU 性能数据的平台进行补充。该方法用于为 Gaisler GR712RC 双核 LEON3 容错 SPARC 处理器生成准确的细粒度功率模型，该处理器带有板载功率传感器，但没有 PMU。Kintex UltraScale FPGA 用作支持平台，通过在 GR712RC 上运行双核 LEON3 的软核表示，但使用 PMU 实现，来获取所需的 CPU 性能数据。两个平台都执行相同的基准测试集，并使用每个样本的时间戳同步数据收集，以便 GR712RC 板的功率传感器数据可以与 FPGA 的 PMU 数据相匹配。然后，同步样本由稳健能量和功率预测器选择 (REPPS) 软件处理，以生成功率模型。在工业用例上验证后，这些模型的功率估计误差小于 2%，并且可以跟踪程序阶段，这使得它们适合在开发过程中进行运行时功率分析。