Nästa generations superdatorer förväntas ha fler komponenter och samtidigt förbruka flera gånger mindre energi per drift. Följaktligen förväntas antalet mjuka fel öka dramatiskt under de kommande åren. I detta avseende kan tekniker som utnyttjar vissa egenskaper hos iterativa HPC-tillämpningar (såsom smidigheten i utvecklingen av en viss datauppsättning) användas för att upptäcka tysta fel på applikationsnivå. I detta dokument presenterar vi en punktvis detektionsmodell med två faser: en som innefattar förutsägelse av nästa förväntade värde i tidsserien för varje datapunkt, och en annan som bestämmer ett intervall (dvs. normalvärdesintervall) som omger det förväntade nästa stegvärdet. Vi visar att dataset korrelation kan användas för att upptäcka korruption indirekt och begränsa storleken på de data som ska övervakas, dra nytta av den underliggande fysiken i simuleringen. Våra resultat visar att vi med hjälp av våra tekniker kan upptäcka ett stort antal korruption (dvs. över 90% i vissa fall) med 84% minne overhead, och 13,75% extra beräkningstid.
Berrocal m.fl. REF visade att ett intervall av normalvärden för utvecklingen av datauppsättningarna kan förutsägas, därför kan eventuella fel som gör den skadade datapunkten utanför intervallet upptäckas.
Lightweight Silent Data Corruption Detection Based on Runtime Data Analysis for HPC Applications
{'venue': "HPDC '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}