• Buradasın

    Düşük Gerilimli ESRAM Cihazlarında Hata Modelleme ve Gerçek Rastgele Sayı Üreteçleri Tez Sunumu

    youtube.com/watch?v=tJouF7i0X2M

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, İsmail Demir Yüksel tarafından sunulan bir akademik tez savunmasıdır. Konuşmacı, düşük gerilimli ESRAM cihazlarında oluşan hatalar için hata modelleme ve bu hataları kullanarak gerçek rastgele sayılar üretme yöntemlerini içeren tezini sunmaktadır.
    • Sunum, ESRAM cihazlarının temel bilgileriyle başlayıp, altı-T transistörlü ESRAM hücrelerinin yapısını ve çalışma prensibini açıklamaktadır. Ardından "MORS" adlı yapay hata modelleme tekniği ve "TURAN" adlı gerçek rastgele sayı üreteçinin geliştirilme süreci detaylı olarak anlatılmaktadır. Tez, düşük gerilimdeki ESRAM cihazlarının entropik kaynağı olarak gerçek bir rastgele sayı üretme mekanizmasını ele almakta ve önceki çalışmalara kıyasla 2,26 kat daha hızlı, 5,9 kat daha az enerji harcayan ve 5,9 kat daha düşük gecikmeye sahip olan bu yeni mekanizmayı tanıtmaktadır.
    • Sunumda ayrıca kriptografik işlemler, kuantum hesaplama ve yeni teknolojiler için gerçek rastgele sayı üreteçlerinin önemi vurgulanmakta, ESRAM hücrelerinin entropi üzerindeki etkilerini ölçen deneyler ve frekans, gerilim ve veri örüntüsü parametrelerinin entropi üzerindeki etkileri detaylı olarak incelenmektedir.
    00:03ESRAM Bellek Sistemi
    • ESRAM bellek, aygıtın gücü olduğu sürece verileri statik bir biçimde saklayan bellek depolama birimleridir ve periyodik yenileme gerektirmez.
    • ESRAM'ler bilgisayarlardaki ön bellekler, yazma çöbekleri ve yonga üzerindeki aygıtlar olarak yaygın olarak kullanılmaktadır.
    • ESRAM'ler diğer bellek aygıtlarına göre daha hızlı çalıştığı için işlemci içindeki depolama birimi olarak da kullanılabilir, ancak karmaşık iç yapısı nedeniyle daha pahalıdır.
    00:59ESRAM Hücresi Yapısı
    • Her bir ESRAM bidoğu iki boyutlu ESRAM hücrelerinden oluşan bir sistem ve bu dizinin etrafında bulunan satır ve sütun devrelerinden oluşmaktadır.
    • Tezde günümüzde en yaygın biçimde kullanılan 6T ESRAM hücresi ele alınmaktadır.
    • Tipik 6T ESRAM hücresi altı adet transistörden oluşur; iki tanesi erişim transistörleri, geriye kalan dört transistör ise arka arkaya bağlanmış bir döngü şeklinde iki adet tersleyici olarak tasarlanır.
    01:54ESRAM Okuma İşlemi
    • ESRAM'lerde okuma işlemi üç adımda gerçekleştirilmektedir.
    • İlk adımda sütun hatlarına önyükleme yapılması gerekir, bu da sütun hatlarının besleme voltajıyla yüklenmesi sonucunda gerçekleşir.
    • İkinci adımda satır hattı açılır, erişim transistörlerinden akım geçmeye başlar ve iki sütun hattında küçük bir diferansiyel farklılık oluşana kadar beklenir.
    • Üçüncü adımda algılama yükseltici aktif edilir ve iki sütun arasındaki diferansiyel voltaj farkını algılayarak sıfır veya bir olarak örnekler.
    03:34Gerilim Düşürme ve Hatalar
    • CMOS tabanlı aygıtların güç tüketimi dinamik ve sızdırma gücünün toplamından oluşur ve dinamik güç baskın olandır.
    • Güç tüketimi besleme voltajı düşürülerek karasel oranda azaltılabilir, ancak agresif olarak gerilimi çok aşağı düşürmek donanımdaki devre gecikmesini arttırabilir.
    • Besleme geriliminin düşürebildiği seviyeler üç bölgede toplanabilir: güvenli alan, kritik bölge ve çökme bölgesi.
    • Tez çalışmasında hataların oluştuğu kritik bölgeye yoğun düşülüyor.
    04:58Tez Çalışmasının Amacı
    • Tez, düşük voltajlı ESRAM cihazlarının hatalarını analiz ederek ve bunlardan yararlanarak sistemin güvenliğini artırabilecek ve düşük güçlü uygulamaların güvenirliğini anlayabilecek bir çalışma sunmaktadır.
    • Tezin amacı gerçek düşük gerilimdeki ESRAM aygıtlarında oluşan hataları karakterize ederek sistemin güvenliğini ve dayanıklılığını geliştirmektir.
    • Tez kapsamında iki çalışma önerilmektedir: hataları analiz ederek ESRAM'de hataya neden olan karakteristik nitelikleri çıkarıp yüksek doğrulukta MORS adını verdiğimiz hata modelleme altyapısı oluşturmak ve rastgele hataya sahip olan hücreleri kullanarak gerçek rastgele sayılar üretmek.
    05:43MORS Çalışması
    • Araştırmada bir sistemin hataya olan dayanıklılığını anlamak için gerçek sistem deneyleri yürütmek çok efor gerektiren ve masraflı bir iştir.
    • Geçmiş çalışmalar düşük gerilimli ESRAM aygıtlarının oluşturduğu hatanın sisteme dayanıklılığını yeterince gerçekçi olmayan bir şekilde hataları rastgele yerleştirerek yapmaktadır.
    • MORS, gerçek deney verilerini kullanarak ESRAM'de hataya neden olan karakteristik nitelikleri çıkararak yaklaşık bir hata modeli oluşturur ve ürettiği yaklaşık hata modeli ortalama olarak rastgele hata yerleştirme mekanizmasından 3,21 kat gerçek deney verilerine daha yakındır.
    06:43MORS Çalışmasının Motivasyonu
    • ESRAM'ler sistemlerin güç tüketiminde önemli rol oynamaktadır; ESRAM ağırlıklı işlemcilerin ön kısmı öncü toplam gücün %33'ünü tüketirken, FC tabanlı yapay zeka hızlandırıcı donanımında ise %27'sini tüketmektedir.
    • Güç tasarrufu sağlamak için gerilimi düşürmek etkili bir yöntem olmasına rağmen, gerilimi çok düşürmek sistemlerde hataya yol açabilir.
    • Düşük gerilimdeki ESRAM'lerden oluşan hataların etkisini incelemek için geçmiş çalışmalar hataları tamamen rastgele bir şekilde yerleştirmiştir, bu da gerçek deney verileriyle yaklaşık %23'e varan bir farklılık gözlemlemiştir.
    • MORS, bu hata oranını %23'ten %6'lara kadar düşürebilmektedir.
    08:11MORS Çalışmasının Adımları
    • MORS toplamda üç adımdan oluşmaktadır: deney, davranış çıkarma ve model üretimi.
    • Deney adımında gerçek bir aygıt olan FG'deki ESRAM tabanlı yonga üstü belleklerin gerilimi düşürülerek SRM blokları okunuyor ve ana sisteme yollanıyor.
    • İkinci adım olan davranış çıkarma adımı, en önemli ve en çok yenilik sağlandığı adımdır.
    09:07Hata Modelleme Öznitelikleri
    • Hatalar yüzeysel (rastgele hata yerleştirme için kullanılan öznitelikler) ve detaylı (yeni eklenen öznitelikler) olarak iki grupta incelenir.
    • Temel öznitelikler arasında toplam hata sayısı, toplam hatalı SR bloğu sayısı, toplam hatalı satır ve sütun sayısı bulunmaktadır.
    • Detaylı öznitelikler arasında her satırda veya sütundaki toplam hata oranı ve iki ardışık hatalı bitlerin birbirleri arasındaki sütun ve satır bazlı uzaklığı bulunmaktadır.
    11:52Olasılıksal Modelleme ve Yapay Haritalar
    • Olasılıksal modelleme ile yapay haritalar oluşturulur ve her hücrenin hata olasılıkları belirlenir.
    • İlk hata yerleştirildiğinde, özniteliklere göre diğer hücrelerin hata olasılıkları değişir ve bazı hücreler hata olamayacak şekilde geçer.
    • Bu adımlar bir bloğun tamamlanması bitene kadar devam eder ve böylece karma model üretilmiş hale gelir.
    12:52Model Değerlendirmesi
    • Üretilen model, rastgele hata yerleştirme ve gerçek deneylerle karşılaştırılır.
    • İki farklı derin sinir ağı mimarisi (Let5 ve Cyber-Ten) kullanılarak test edilir.
    • Sonuçlar, gerçek deney sonuçlarına rastgele hata modellemeye göre daha yakın ve daha doğru sonuçlar ürettiğini göstermektedir.
    15:52Tezin Sonuçları ve İkinci Çalışma
    • Tezin ilk çalışmasında, gerçek deneylerden elde edilen verileri öncelikli işçiler ve hataya sebep olan öznitelikleri çıkararak olasılıksal bir algoritma kullanarak hata modeli öneren MOS önerilir.
    • MOS, rastgele yerleştirme mekanizmalarına göre ortalama 3,21 kat gerçek verilere daha yakın sonuçlar verir.
    • Tezin ikinci çalışması olan Turan, düşük verili SR hatalarını karakterize ederek gerçek rastgele sayı üretici önermektedir.
    16:42Turan Çalışmasının Amacı ve Sonuçları
    • ESRAM tabanlı gerçek rastgele sayı üreteçleri pratikte sistemlere entegre edilememektedir çünkü devamlı rastgele sayı üretemezler ve düşük aktarım hızına sahiptirler.
    • Turan'ın amacı enerji verimliliği, yüksek aktarım hızına sahip ve düşük gecikme ile gerçek rastgele sayı üreten ESRAM tabanlı bir üreteç oluşturmaktır.
    • Turan, en son teknoloji SR tabanlı gerçek rastgele sayı üreteçlerinden aktarım hızında 2,26 kat, enerji verimliliğinde 5,9 kat ve gecikmede 5,39 kat daha iyi sonuç vermektedir.
    18:16Gerçek Rastgele Sayı Üreteçlerinin Önemi
    • Gerçek rastgele sayı üreteçleri deterministik olmayan fiziksel fenomenlere ve işlemlere bağlıdır, örneğin sıcaklıktan oluşan rastgele gürültüler ve saat sinyallerindeki belirsizlikler.
    • Yüksek aktarım hızına ve düşük gecikmeye sahip gerçek rastgele sayı üreteçleri özellikle kriptografik işlemler yapan veri merkezli sistemlerde (durum anahtarı ve geçici anahtar üretme) ihtiyaç duyulmaktadır.
    • Yeni teknolojiler ve hızlı bir şekilde üretilen gerçek rastgele sayılara ihtiyaç duyulmaktadır, örneğin olasılıksal git olan PV'i CMOS tabanlı sistemlerde taklit etmek ve kuantum hesaplamadaki güvenlik ve sistem dayanıklılığını sağlamak için.
    19:22ESRAM Tabanlı Gerçek Rastgele Sayı Üreteçlerinin Avantajları
    • Her sistemde özel gerçek rastgele sayı üreticileri donanımı bulunmamaktadır, bu nedenle bellek elemanları kullanılarak gerçek rastgele sayı üreteçleri önerilmektedir.
    • ESRAM, diğer bellek aygıtlarına göre iki ana avantajı bulunmaktadır: yoga üstünde olduğu için yogu dışında haberleştirme iletim gerektirmez ve herhangi biri gerçek rastgele sayı üretiminin arasındaki iletişimi gözlemleyemez.
    • ESRAM hücreleri sistem açıldığında çevresel etmenlere ve üretimden oluşan farklılıklara göre rastgele bir şekilde bazı hücreleri bir veya değerine sahip olabilir.
    20:32Önceki Çalışmaların Dezavantajları
    • Önceki önermelerde yeni rastgele sayılar üretmek için aç-kapa döngüsü gerektiği için çok verimli bir şekilde gerçek rastgele sayı üretemezler.
    • Aç-kapa döngüsü, aygıt açıldığında çevresel etmenlere bağlı olarak bazı hücrelerin rastgele değerler örneklemesi ve bir program tekrar rastgele sayı istediğinde sistemin tekrar kapatılıp tekrar açılması gerektiği anlamına gelir.
    • Bu yöntem yüksek gecikmeye sahiptir (250 milisaniye), yüksek aktarım hızına sahip değildir, yeterli entropiye sahip değildir ve yüksek enerji tüketimine sahiptir, bu nedenle modern sistemlere entegrasyonu pratikte gerçekleştirilememektedir.
    21:41Çalışmanın Amacı ve Karakterizasyon Metodolojisi
    • Çalışmanın amacı, önceki çalışmaların sahip olduğu dezavantajların üstesinden gelerek sürekli gerçek rastgele sayı üreten, yüksek aktarım hızına ve düşük gecikmeye sahip, düşük güç tüketimine sahip ve modern sistemlere pratik bir şekilde entegre edilebilen ESRAM tabanlı gerçek rastgele sayı üreteç önermektir.
    • Karakterizasyon için iki eş FBC kartında bulunan ESRAM tabanlı yong üstü bellekler kullanılmıştır, bu platformun kullanılmasının nedeni ESRAM'ler için özel bir gerilim hattı bulunduğu ve geriye kalan diğer elemanların bu voltaj değişikliğinden etkilenmemesidir.
    • ESRAM'lerin her bir 32 bitlik parçanın rastgeleliği Shannon entropisi hesaplaması kullanılarak incelenmiş, ayrıca frekans, gerilim, veri örüntüsü ve sıcaklığın entropi üzerindeki etkisi de çalışılmıştır.
    22:58Frekans ve Gerilim Etkisi
    • Frekansın entropi üzerindeki etkisi, en düşük voltaj seviyesi ve tüm hücrelere mantık bir değeri yazılarak ölçülmüştür.
    • Frekans arttırıldığında maksimum entropi elde edilirken, en yüksek entropi 200 MHz frekans seviyesinde ve tüm hücrelere bir yazılan örüntüde gözlemlenmiştir.
    • Gerilim seviyesi en düşük seviyeden (535 mV) başlayarak her adımda 5 mV artırılarak 580 mV'e kadar test edilmiş ve en yüksek entropi minimum gerilim seviyesinin yukarısında elde edilmiştir.
    24:48Veri Örüntüsü Etkisi
    • Veri örüntüsü olarak toplamda sekiz farklı örüntü test edilmiş ve en yüksek entropi her zaman tüm hücreleri bir yazdığımızda elde edilmiştir.
    • Sıfır yazılan veri örüntüsünde ne hata ne de entropi gözlemlenmiştir çünkü SRM'lerde sıfırdan bire hata dönüşümü gözlemlenmemiştir.
    • Ardışık satırların birbirini etkilemediği ve hücrenin etrafındaki değerlerin entropiye etkisi olmadığı ölçülmüştür.
    26:15Frekans ve Gerilim İlişkisi
    • Beş farklı frekans seviyesi (200 MHz, 160 MHz, 160 MHz ve 20 MHz) için iki kart içinde deneyler yürütülmüştür.
    • Kart B'de 160 MHz, 535 ile 550 volt arasında daha fazla entropi üretmiştir.
    • İki kartın entropi davranışında farklı trendler gözlemlenmiş ve karakterizasyonun en az bir kere yapılması gerektiği belirlenmiştir.
    27:38Karakterizasyon ve Zaman Bağımlılığı
    • Karakterizasyon sonrası bir yıl sonra tekrar test edildiğinde entropide veya en yüksek entropiye sahip satırların konumunda değişiklik bulunmamıştır.
    • Bu da karakteriizasyonun en azından bir yıl için sadece bir kez yapılması yeterli olacağını göstermektedir.
    28:06Turan Gerçek Rastgele Sayı Üreticisi
    • Turan, düşük gerilimindeki SRM hücrelerin rastgele üretim aşamasındaki farklılıklar nedeniyle algılama yükselticinde örnekleme işleminin deterministik olmadığı gözlemlerine dayanmaktadır.
    • Turan üç adımdan oluşmaktadır: karakterizasyon sonrası çalışma parametrelerini ayarlama, en yüksek entropi üreten satırı okuma ve 256 bit entropik lig dizisini S256 ile işleme.
    • Turan'ın ürettiği rastgele sayılar liste STS testlerinde yürütüldü ve her frekans seviyesi için tüm testleri başarıyla geçti.
    31:00Turan'ın Değerlendirme Sonuçları
    • Turan ortalama 1,60 gigabit/saniye, maksimum 1,80 gigabit/saniye hız üretmektedir.
    • 200 MHz frekans seviyesinde bit başına 0,11 nano-jül enerji tüketmektedir.
    • Üretilen ilk gerçek 256 bitlik rastgele sayı için 278,46 saniye gecikmeye sahiptir.
    31:45Turan'ın Avantajları ve Gelecek Çalışmalar
    • Turan, ilk defa sürekli gerçek rastgele sayı üreten, sistemin tekrar başlamasına bağlı olmayan ve aç-kapa mekanizmasından farklı bir yöntem sunan bir sistemdir.
    • Önceki en yüksek performanslı çalışmalara kıyasla 2,26 kat daha hızlı, 5,9 kat daha az enerji harcayan ve 5,9 kat daha düşük gecikmeye sahip olmaktadır.
    • Tezde sıcaklığın entropi üzerindeki etkisi, elde edilen hataların nedenleri, Turan'ın entegrasyonu ve performansı hakkında daha detaylı bilgiler bulunmaktadır.
    32:54Turan Çalışmasının Özellikleri
    • Turan, önceki çalışmalara kıyasla farklı bir mekanizma sunarak düşük gerilimdeki esref hücrelerinin entropik kaynağı olarak gerçek bir rastgele sayı üretir.
    • Turan, sürekli rastgele sayı üretebilen bir çalışma olup, önceki çalışmalara kıyasla 2,26 kat daha hızlı rastgele sayı üretir.
    • Turan, 5,9 kat daha az enerji harcar ve 5,9 kat daha düşük gecikmeye sahiptir.
    33:21Tezin Amacı ve Öneriler
    • Tezde düşük voltajlı esram cihazlarının hatalarını analiz ederek sistem güvenliğini anlamak ve düşük güçlü uygulamaların dayanıklılığını yüksek efor sarf etmeden gözlemlemek amaçlanmıştır.
    • Tezde bu konuda Mors ve Turan adlı iki çalışma önerilmiştir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor