Framtida extrema datorsystem med hög prestanda kommer att krävas för att fungera vid frekventa komponentfel. MPI Forums förslag om felbegränsning av användarnivå har infört en operation, MPI_Comm_shrink, för att synkronisera de levande processerna på listan över misslyckade processer, så att program kan fortsätta att köra även i närvaro av fel genom att anta algoritmbaserade feltoleranstekniker. Den här MPI_Comm_shrink-operationen kräver en feldetekterings- och konsensusalgoritm. I detta dokument presenteras tre nya feldetekterings- och konsensusalgoritmer med hjälp av Gossiping. Stochastic pinging används för att snabbt upptäcka fel under genomförandet av algoritmen, fel sprids sedan till alla de felfria processerna i systemet och samförstånd om felen upptäcks med hjälp av de tre samförståndsteknikerna. De föreslagna algoritmerna implementerades och testades med hjälp av Extreme-scale Simulator. Resultaten visar att den stokastiska pingingen upptäcker alla fel i systemet. I alla algoritmer, antalet Gossip cykler för att uppnå global konsensus skalor logaritmiskt med systemstorlek. Den andra algoritmen visar också bättre skalbarhet när det gäller användning av minne och nätverksbandbredd och en perfekt synkronisering för att uppnå globalt samförstånd. Den tredje metoden är en trefas distribuerad feldetekterings- och konsensusalgoritm och ger konsekventa garantier även i mycket stora och extrema system samtidigt som den är minnes- och bandbreddseffektiv.
Arbetet i REF introducerar tre feldetekterings- och konsensusalgoritmer med hjälp av randomiserad pinging och timeout-mekanismen.
Epidemic failure detection and consensus for extreme parallelism
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of High Performance Computing Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}