抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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エクサスケールコンピューティングの時代に入るとしてフォールトトレランスはますます重要になっている。コアの数を増加させると,故障間のより小さな平均時間を生じて,その結果として,誤差の確率が高かった。異なったソフトウェアフォールトトレランス技術の中で,チェックポイント/リスタートはスーパーコンピュータで最も一般的に使用される方法,大規模システムのためのデファクト標準になっている。CPUのためのいくつかのチェックポイント/リスタート実装が存在するが,トップ500リストの60以上のスーパーコンピュータは不均一なCPU-GPUシステムであっても,ほんの一握りはGPUのための提案されている。本論文では,スケーラブルアプリケーションレベルチェックポイント/リスタート方式,NVIDIA GPU上での長期間核のcudaCRを提案した。著者らの提案した方式は,同じ穀粒内の前の状態に戻るカーネルとロール内部GPU状態を捕捉し,最先端技術アプローチとは異なりすることができた。テスラK40GPU上での密行列多重,ステンシル計算,およびk-平均クラスタリングのような異なる特性を持つ応用ベンチマーク上でcudaCRを評価した。cudaCRは多くの異なる最適化(密行列多重の貯蔵利得54%,k-平均で31%,4%ステンシル計算のための)を適用した後に時間(最良の場合10%以下)とメモリ要求の両方で低オーバヘッドで状態を完全に回復できることを観察した。前方,cudaCRは,高度にスケーラブルにするオーバーヘッドを低減する新しい最適化を同定した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
