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J-GLOBAL ID：201702224787474430   整理番号：17A1554981

適応数値積分ソルバにおけるサイレントデータ破損の検出【Powered by NICT】

Detection of Silent Data Corruption in Adaptive Numerical Integration Solvers

著者 (5件)： Guhur Pierre-Louis ,  Constantinescu Emil ,  Ghosh Debojyoti ,  Peterka Tom ,  Cappello Franck
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CLUSTER  ページ： 592-602  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学計算結果における信頼が必要である。高性能コンピューティングでは,信用はサイレントデータ破損(SDC),言い換えれば気付かれないままであることが腐敗により妨害されている。ある段階において導入されたSDCはすべての段階に影響を及ぼすために数値積分ソルバであるSDCに特に敏感である。SDCsはソルバを不安定にしうる。適応ソルバはステップサイズを変化させ,ユーザ定義許容誤差と近似誤差の推定を比較することができる。推定は耐性を超えると,ステップを除去と再計算した。適応ソルバは,固有の回復力を持ち,あるものはSDCは,結果の精度に及ぼす影響をもたらさないと考えられるので,いくつかのSDCは耐性を越えた近似誤差を可能性がある。その最初の貢献は,除去機構は,結果の精度に影響するすべてのSDCを排除する十分な信頼性がないことを示し,推定も劣化である。はもう一つの保護機構を提供する:各段階の終わりに,使用した冗長性を増加させることである第二の誤差推定。複雑な動力学のために,第二推定の選択は困難である:二つの方法を探索した。HyParとPETScを評価し,4,096本のコアのクラスタ。信頼またはソルバーの収束に影響を与えるのに十分な大きさのSDCを注入した。新しいアプローチは,SDCの99%を検出し,検出されなかったSDCsの数を10倍以上低減できる。複製,古典的なSDC検出器と比較して,この保護機構は2倍以上と実験で20倍以上計算オーバヘッドによるメモリオーバヘッドを低減した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出器 ,  近似法 ,  信頼性 ,  *数値積分 ,  クラスタ ,  防御機構 ,  複製 ,  公差 ,  冗長性
準シソーラス用語： 誤差推定 ,  ステップサイズ ,  高性能コンピューティング ,  科学計算 ,  *ソルバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  数値積分 ,  ソルバ ,  破損