Abstract-Analysera program fel beteende på storskaliga system är tidskrävande och resurskrävande. För närvarande måste forskare utföra felinjektionskampanjer i full skala för att förstå effekterna av mjuka fel på applikationer och om dessa fel leder till tyst datakorruption. Både tids- och resursbehoven begränsar avsevärt omfattningen av de motståndskraftsstudier som för närvarande kan genomföras. I detta arbete föreslår vi en metod för att modellera applikationens felbeteende i stor skala baserat på en reducerad uppsättning experiment som utförs i liten skala. Vi använder maskininlärning tekniker för att exakt modellera applikationsfel beteende med hjälp av en uppsättning experiment som kan utföras parallellt i liten skala. Vår metodik minskar drastiskt mängden och omfattningen av de felinjektionsexperiment som ska utföras och ger en validerad metodik för att studera applikationens felbeteende i stor skala. Vi visar att vår metodik exakt kan modellera applikationens felbeteende i stor skala genom att endast använda småskaliga experiment. I vissa fall kan vi modellera felbeteendet hos en parallell applikation som körs på 4 096 kärnor med cirka 90% noggrannhet baserat på experiment på en enda kärna.
Gokcen m.fl. använda maskininlärning för att modellera vetenskapliga applikationsbeteenden i stor skala baserat på experiment i liten skala REF.
Understanding scale-Dependent soft-Error Behavior of Scientific Applications
{'venue': '2018 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID)', 'journal': '2018 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}