Abstract-fel är vanliga i storskaliga system. Dessa system upplever en mängd olika fel såsom övergående, permanent och intermittent. Flerbitarsfel korrigeras normalt inte av hårdvaran vilket resulterar i ett fel. Detta dokument försöker besvara en viktig fråga: Med tanke på ett multi-bit fel i huvudminnet, kommer det att resultera i ett programfel och därför en återställningsalgoritm bör åberopas - eller kan det säkert ignoreras? Vi föreslår en tillämpningsfelmodelleringsmetod för att besvara denna fråga. Med tanke på en felsignatur (en uppsättning attribut som består av system och applikationstillstånd), använder vi maskininlärning för att skapa en modell som förutser om ett multibit permanent / transient huvudminne fel sannolikt kommer att resultera i fel. Vi presenterar designelement som felinsprutningsmetoden för att täcka viktiga datastrukturer, de applikations- och systemattribut som ska användas för att lära sig modellen, de övervakade inlärningsalgoritmerna (och potentiellt ensembler) och viktiga mätvärden. Vi använder tre applikationer -NWChem, LULESH och SVM - som exempel för att visa hur effektiv den föreslagna felmodelleringsmetoden är.
Vishnu m.fl. REF använder attribut inklusive system- och applikationstillstånd för att förutsäga om ett multi-bit fel kommer att leda till skadade utdata.
Fault Modeling of Extreme Scale Applications Using Machine Learning
{'venue': '2016 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)', 'journal': '2016 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}