Abstract-When graphic processing units (GPU) har fått brett antagande som acceleratorer för allmänna tillämpningar (GPGPU), de end-to-end tillförlitlighet konsekvenserna av deras användning har inte kvantifierats. Felinjektion är en allmänt använd metod för att utvärdera applikationernas tillförlitlighet. Att bygga en felinjektor för GPGPU-tillämpningar är dock en utmaning på grund av deras massiva parallellitet, vilket gör det svårt att uppnå representativitet samtidigt som det är tidseffektivt. Detta dokument ger tre viktiga bidrag. För det första presenterar den utformningen av en felinsprutningsmetod för att utvärdera end-to-end tillförlitlighetsegenskaper hos programkärnor som körs på GPU:er. För det andra introducerar det ett felinsprutningsverktyg som använder riktig GPU-hårdvara och erbjuder en bra balans mellan representativitet och effektiviteten i felinsprutningsförsöken. För det tredje karakteriserar detta dokument feltålighetsegenskaperna hos tolv GPGPU-tillämpningar.
GPU-Qin REF är ett felinsprutningsverktyg baserat på felsökningsläget i NVIDIA GPU.
GPU-Qin: A methodology for evaluating the error resilience of GPGPU applications
{'venue': '2014 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'journal': '2014 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}