Abstract-GPU är brett utplacerade på storskaliga HPC-system för att ge kraftfull beräkningsförmåga för vetenskapliga tillämpningar från olika områden. Eftersom dessa tillämpningar normalt är långvariga blir det nödvändigt att undersöka egenskaperna hos GPU-fel för tillförlitlighet. I detta dokument studerar vi först de systemförhållanden som utlöser GPU-fel med hjälp av sex månaders spårdata som samlats in från ett storskaligt, operativt HPC-system. Sedan använder vi maskininlärning för att förutsäga förekomsten av GPU-fel, genom att dra nytta av tidsbundna och rumsliga beroenden av spårdata. Det resulterande ramverket för maskininlärning är robust och exakt under olika arbetsbelastningar.
Nie m.fl. REF använder systemegenskaper som temperatur, strömförbrukning, tillämpning som funktioner för att förutsäga förekomsten av GPU-fel.
Machine Learning Models for GPU Error Prediction in a Large Scale HPC System
{'venue': '2018 48th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'journal': '2018 48th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}