Högpresterande datorplattformar, med stora komponentantal och lägre effektmarginaler, förväntas bli mer känsliga för mjuka fel i både logiska kretsar och minnesdelsystem. Vi presenterar en online algoritmbaserad feltolerans (ABFT) metod för att effektivt upptäcka och återställa mjuka fel för allmänna iterativa metoder. Vi utformar ett nytt checksum-baserat kodningssystem för matris-vektor multiplikation som är motståndskraftigt mot både aritmetiska och minnesfel. Vår design frikopplar kontrollsummans uppdateringsprocess från den faktiska beräkningen, och möjliggör adaptiv kontrollsumma overhead-kontroll. Med utgångspunkt i denna nya kodningsmekanism föreslår vi två online ABFT-designer som effektivt kan återhämta sig från fel när de kombineras med ett checkpoint/rollback-system. Dessa konstruktioner kan hantera scenarier med olika felfrekvenser. Våra ABFT-strategier gäller för ett brett spektrum av iterativa lösare som främst förlitar sig på matris-vektor multiplikation och vektor linjära operationer. Vi utvärderar vår design genom omfattande analys och empirisk analys. Experimentell utvärdering av Stampede superdator visar de låga prestanda omkostnaderna för våra två ABFT-system för förkonditionerad CG (0,4 % och 2,2 %) och den förkonditionerade BiCGSTAB (1,0 % och 4,0 %) för den största SPD-matrisen från UFL Sparse Matrix Collection. Utvärderingen visar också flexibiliteten och effektiviteten i våra föreslagna konstruktioner för att upptäcka och återvinna olika typer av mjuka fel i allmänhet iterativa metoder. ACM medger att detta bidrag har författats eller samförfattats av en anställd eller en entreprenör från den nationella regeringen. Regeringen behåller som sådan en icke-exklusiv, royaltyfri rätt att publicera eller reproducera denna artikel, eller att tillåta andra att göra det, endast för regeringsändamål. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior för personligt bruk eller i klassrum beviljas. Kopior måste vara försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. För att kopiera på annat sätt, distribuera, publicera eller posta, krävs i förväg ett särskilt tillstånd och/eller en avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org.
Till exempel Tao et al. REF föreslog en online algoritmbaserad feltolerans (ABFT) för att upptäcka och återställa mjuka fel för allmänna iterativa metoder.
New-Sum: A Novel Online ABFT Scheme For General Iterative Methods
{'venue': "HPDC '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}