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摘要 — 越来越多的未加固的商用现货嵌入式设备部署在恶劣的操作条件下和高度可靠的系统中。由于影响这些设备的硬件退化的机制,老化检测和监控对于防止严重故障至关重要。在本文中,我们通过实证研究了部署在欧洲 XFEL 粒子加速器中的 298 个自然老化的 FPGA 设备的传播延迟。根据现场测量,我们发现运行设备的开关频率明显慢于未使用的芯片,并且伽马和中子辐射剂量的增加与硬件退化的增加相关。此外,我们证明了开发机器学习模型的可行性,该模型基于历史和环境数据估计设备的开关频率。索引术语 — 嵌入式硬件、硬件退化、FPGA