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J-GLOBAL ID：201702238697848844   整理番号：17A1771855

並列アプリケーションのための一般的ソフトウェアレベルサイレントデータ破壊検出に向けて【Powered by NICT】

Toward General Software Level Silent Data Corruption Detection for Parallel Applications

著者 (5件)： Berrocal Eduardo (Department of Computer Science, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL) ,  Bautista-Gomez Leonardo (Barcelona Supercomputing Center, Barcelona, Spain) ,  Di Sheng (Argonne National Laboratory, Lemont, IL) ,  Lan Zhiling (Department of Computer Science, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL) ,  Cappello Franck (Argonne National Laboratory, Lemont, IL)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 12  ページ： 3642-3655  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最大のスケール系への移動としてサイレントデータ破損(SDC)は,高性能コンピューティング(HPC)アプリケーションのための大きな課題となっている。機構は予測を行うためのデータの特異性(より具体的には,時間と空間における「滑らかさ」)を用いたHPC応用にSDCを検出できることを提案されている。しかし,これらの無益な解はまだ完全な複製のような高価な溶液に匹敵するレベルへの応用を保護する完全からはほど遠い。本研究では,この制限を克服するために部分的複製を提案した。より詳しくいえば,ここでは,MPI応用の全てではない過程について,厳密に同時にデータ可変性の同じレベルを経験することを観察した。スマートの軽量無益な検出器が,不十分に働くであろうのみプロセスを選択し,再現できる。添加では,崩壊は特定の検出器(全体的な単一ビット適合率と再現率を報告の代わりに)による気づか通過する確率に基づく新しい評価方法を提案した。我々の実験では,異なる爆発を扱う四つの応用を用いた。著者らの結果は,この新しいアプローチは,類似の検出想起と完全重複のそれよりも小さいオーバヘッド(応用に依存して)7 70%で分析MPIアプリケーションを保護することができることを示した。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： 複製 ,  平滑度 ,  *応用プログラム ,  検出器
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  軽量 ,  特異性 ,  高性能コンピューティング ,  *並列アプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 並列アプリケーション ,  破壊