Dense matris factorizations, liksom LU, Cholesky och QR, används allmänt för vetenskapliga applikationer som kräver lösa system av linjära ekvationer, eigen values och linjär minsta kvadrat problem. Sådana beräkningar utförs normalt på superdatorer, vars ständigt växande skala framkallar en snabb nedgång av medeltid till misslyckande (MTTF). I detta dokument föreslås en ny hybrid metod, baserad på Algorithm-Based Fault Tolerance (ABFT), för att hjälpa matris factorizations algoritmer överleva fel-stopp misslyckanden. Vi anser att extrema förhållanden, såsom avsaknaden av någon tillförlitlig komponent och möjligheten att förlora både data och kontrollsummor från ett enda fel. Vi kommer att presentera en generisk lösning för att skydda rätt faktor, där uppdateringarna tillämpas, av alla ovan nämnda faktoriseringar. För den vänstra faktorn, där panelen har tillämpats, föreslår vi en skalbar checkpointingalgoritm. Denna algoritm har hög kontrollgrad parallellism och använder samarbetsvilligt kontrollum lagring över från rätt faktor skydd. De feltoleranta algoritmer som härleds från denna hybridlösning är tillämpliga på ett brett spektrum av täta matrisfaktoriseringar, med mindre modifieringar. Teoretisk analys visar att feltoleransen över huvudet minskar kraftigt med skalan i antalet datorenheter och problemstorleken. Experimentella resultat av LU och QR faktorisering på Kraken (Cray XT5) superdator validera den teoretiska utvärderingen och bekräfta försumbara overhead, med-och utan-fel.
Du och Dongarra m.fl. REF-designade algoritmbaserade feltoleransalgoritmer för LU- och QR-faktoriseringar och implementerade dem i Scalapakk-ramverket.
Algorithm-based fault tolerance for dense matrix factorizations
{'venue': "PPoPP '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}