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Soutenance de thèse : Christiane Kameni Ngassa

Titre de la thèse

Décodeurs LDPC opérant sur des circuits à comportement probabiliste: limites théoriques et évaluation pratique de la capacité de correction.

LDPC decoders running on error prone devices: theoretical limits and practical assessment of the error correction performance.

Date et lieu de soutenance

Lundi 13 octobre 2014, 14h.

Université de Cergy-Pontoise, site les Chênes 2, salle des thèses.

Résumé de la thèse

Ces dernières années ont vu naitre un intérêt grandissant pour les décodeurs correcteurs d'erreurs opérant sur des circuits non fiables. En effet, la miniaturisation croissante des composants électroniques ainsi l'échelonnage agressif de la tension d'alimentation ont pour conséquence la diminution de la fiabilité des systèmes. Par conséquent, les futures générations de circuits électroniques seront intrinsèquement non fiables. En outre, les décodeurs correcteurs d'erreurs sont indispensables non seulement pour assurer une transmission fiable de l'information mais aussi pour concevoir des systèmes de stockage performants. Nous nous intéressons, dans cette thèse, plus particulièrement aux décodeurs à précision finie Min-Sum (MS), Self-Corrected Min-Sum (SCMS) et Stochastiques.

Nous commençons par effectuer une analyse statistique du décodeur Min-Sum opérant sur des circuits à comportement probabiliste. Pour ce faire nous introduisons des modèles d'erreurs probabilistes pour les composants logiques et les opérateurs arithmétiques du décodeur et étudions leurs propriétés de symétrie. Puis nous effectuions une analyse asymptotique rigoureuse et en déduisons les équations d'évolution de densité du décodeur Min-Sum bruité. Nous mettons ainsi en évidence l'effet positif, dans certains cas, du bruit issu du circuit sur la capacité de correction du décodeur.

Nous révélons ensuite l'existence d'un phénomène de seuil particulier que nous nommons seuil fonctionnel. Ce dernier peut être considéré comme la généralisation du seuil classique pour les décodeurs non fiables. Nous corroborons ensuite les résultats asymptotiques par des simulations Monte-Carlo. Nous implémentons des décodeurs LDPC bruités pour plusieurs paramètres de bruit et montrons que les décodeurs LDPC bruité ont des résultats très proches de ceux des décodeurs non bruités. Nous pouvons par conséquent considérer le circuit d'autocorrection comme un patch bruité appliqué au décodeur MS bruité afin d'améliorer la robustesse du décodeur face au bruit issu des composants non fiables. Nous évaluons par ailleurs l'impact de l'ordonnancement et montrons qu'un ordonnancement série dégrade fortement la robustesse des décodeurs bruités MS et SCMS qui ne parviennent plus à atteindre une capacité de correction acceptable.

Pour finir nous étudions les performances des décodeurs stochastiques pourvus de mémoires d'arêtes et opérant sur des circuits non fiables. Nous proposons deux modèles d'erreurs décrivant le comportement probabiliste des composants du décodeur. Nous montrons que, dans certains cas, le bruit issu du circuit non fiable permet de réduire le plancher d'erreur. Nous en déduisons alors que le décodeur stochastique est intrinsèquement tolérant aux fautes.

Abstract

Over the past few years, there has been an increasing interest in error correction decoders built out of unreliable components. Indeed, it is widely accepted that future generation of electronic circuit will be inherently unreliable, due to the increase in density integration and aggressive voltage scaling. Furthermore, error correction decoders play a crucial role both in reliable transmission of information and in the design of reliable storage systems. It is then important to investigate the robustness of error correction decoders in presence of hardware noise. In this thesis we focus on LDPC decoders built out of unreliable computing units. We consider three types of LDPC decoders: the finite-precision Min-Sum (MS) decoder, the Self-Corrected Min-Sum (SCMS) decoder and the Stochastic decoder.

We begin our study by the statistical analysis of the finite-precision Min-Sum decoder with probabilistic components. To this end, we first introduce probabilistic models for the arithmetic and logic units of the decoder and discuss their symmetry properties. We conduct a thorough asymptotic analysis and derive density evolution equations for the noisy Min-Sum decoder. We highlight that in some particular cases, the noise introduced by the device can increase the correction capacity of the noisy Min-Sum with respect to the noiseless decoder.

We also reveal the existence of a specific threshold phenomenon, referred to as functional threshold, which can be viewed as the generalization of the threshold definition for noisy decoders. We then corroborate the asymptotic results through Monte-Carlo simulations. Since density evolution cannot be defined for decoders with memory, the analysis of noisy Self-corrected Min-Sum decoders and noisy Stochastic decoders was restricted to Monte-Carlo simulations. We emulate the noisy SCMS decoders with various noise parameters and show that noisy SCMS decoders perform close to the noiseless SCMS decoder for a wide range of noise parameters. Therefore, one can think of the self-correction circuit as a noisy patch applied to the noisy MS decoder, in order to improve its robustness to hardware defect. We also evaluate the impact of the decoder scheduling on the robustness of the noisy MS and SCMS decoders and show that when the serial scheduling is used neither the noisy MS decoder nor the noisy SCMS decoder can provide acceptable error correction.

Finally, we investigate the performance of stochastic decoders with edge-memories in presence of hardware noise. We propose two error models for the noisy components. We show that in some cases, the hardware noise can be used to lower the error floor of the decoder meaning that stochastic decoders have an inherent fault tolerant capability.

Mots-clefs

tolérance aux fautes, codes LDPC, décodage itératif, évolution de densité.

Keywords

fault tolerance, LDPC codes, iterative decoding, density evolution.

Composition du jury

  • David DECLERCQ, Professeur des Universités, ETIS ENSEA/Université de Cergy-Pontoise/CNRS UMR-8051, Directeur de thèse
  • Valentin SAVIN, Docteur, Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives, Examinateur
  • Christophe JEGO, Professeur des Universités, IPB/ENSEIRB-MATMECA, Examinateur
  • Emmanuel BOUTILLON, Professeur des Universités, Université Bretagne Sud, Rapporteur
  • Andreas BURG, Professeur assistant tenure track, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Rapporteur
  • Matthieu BLOCH, Assistant Professor, Georgia Institute of Technology, Examinateur
  • Bane VASIC, Professor, The University of Arizona, Examinateur

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