Stefano Pisciotta
Development of a Fault Injection Environment for the Evaluation of Hardening Techniques on GPGPU via the NVBitFI Framework.
Rel. Luca Sterpone, Sarah Azimi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica), 2022
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Abstract
Le GPGPU stanno diventando più essenziali che mai, principalmente per la loro flessibilità di utilizzo e la crescita esponenziale degli algoritmi paralleli. Queste GPGPU sono ampiamente utilizzate nel riconoscimento di oggetti in molteplici applicazioni. Una delle più significative applicazioni del riconoscimento delle immagini viene usato dalle auto a guida autonoma, che sono attualmente in fase di sperimentazione presso molteplici aziende, dalle case automobilistiche come Tesla ai noti produttori di GPU come NVIDIA. Questi sistemi integrati devono essere sicuri e soddisfare lo standard ISO26262, che è uno specifica internazionale utilizzata per i sistemi elettronici installati in automobili e altri veicoli stradali a fini di garantire dei criteri di sicurezza.
Di conseguenza, nell'ultimo decennio, lo studio della tolleranza ai guasti è diventato un elemento critico del processo di sviluppo; tuttavia, mentre l'analisi dell'affidabilità delle CPU è stata ampiamente studiata, solo negli ultimi anni sono stati sviluppati strumenti per testare le GPGPU
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