| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.1.2 容错技术与故障诊断概述 | 第8-9页 |
| 1.1.3 联合仿真关键技术概述 | 第9页 |
| 1.1.4 课题的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 联合仿真的 RAS 架构分析 | 第14-24页 |
| 2.1 RTL 和 RAS 联合仿真平台 | 第14-17页 |
| 2.1.1 仿真底层平台环境 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RTL 仿真器和指令集模拟器 | 第15页 |
| 2.1.3 联合仿真验证平台 NAS 端搭建 | 第15-17页 |
| 2.2 指令集模拟器 RAS 主架构 | 第17-22页 |
| 2.2.1 OpenSPARCT2 核心微架构 | 第17-20页 |
| 2.2.2 RAS 框架微结构 | 第20-22页 |
| 2.3 指令集模拟器 RAS 流水线 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 RAS 模拟器接口设计 | 第24-33页 |
| 3.1 socket 通信机制 | 第24-27页 |
| 3.1.1 socket 原理概述 | 第24-25页 |
| 3.1.2 RAS 的 PLIsocket 接口设计 | 第25-27页 |
| 3.2 PLI 命令解析器 | 第27-32页 |
| 3.2.1 PLI 命令定义层 | 第27-30页 |
| 3.2.2 PLI 命令解析层 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 异常事件捕获系统详细设计 | 第33-56页 |
| 4.1 异常事件捕获系统 | 第33-36页 |
| 4.1.1 异常事件 | 第33-34页 |
| 4.1.2 异常处理 | 第34页 |
| 4.1.3 异常事件捕获系统框架 | 第34-36页 |
| 4.2 TLB 捕获模块 | 第36-41页 |
| 4.2.1 TLB 模块 | 第36-39页 |
| 4.2.2 基于时间戳的 TLB 捕获模块 | 第39-41页 |
| 4.3 中断捕获模块 | 第41-43页 |
| 4.3.1 TLU 逻辑单元 | 第41-42页 |
| 4.3.2 中断捕获过程 | 第42-43页 |
| 4.4 Memory 捕获模块 | 第43-55页 |
| 4.4.1 LSU 逻辑单元 | 第43-44页 |
| 4.4.2 Memory 模块关键数据结构 | 第44-48页 |
| 4.4.3 MemorySync 捕获单元 | 第48-52页 |
| 4.4.4 Memory 存储同步过程 | 第52-54页 |
| 4.4.5 TSOchecker 存储一致性 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 故障注入实验及实验分析 | 第56-66页 |
| 5.1 基于神经网络的故障诊断方法 | 第56-59页 |
| 5.1.1 人工神经网络概述 | 第56页 |
| 5.1.2 BP 神经网络模型 | 第56-59页 |
| 5.2 故障注入实验设计 | 第59-62页 |
| 5.2.1 故障注入平台 | 第59-61页 |
| 5.2.2 故障注入实验设计 | 第61-62页 |
| 5.3 实验分析 | 第62-65页 |
| 5.3.1 异常事件症状分布和统计 | 第62-64页 |
| 5.3.2 基于神经网络的故障诊断实验 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |