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J-GLOBAL ID：202002223866822685   整理番号：20A0852443

過渡故障のためのアルゴリズム微分を用いた臨界変数の発見【JST・京大機械翻訳】

DisCVar discovering critical variables using algorithmic differentiation for transient faults

著者 (2件)： Menon Harshitha (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Mohror Kathryn (Lawrence Livermore National Laboratory)
資料名： ACM SIGPLAN Notices (Association for Computing Machinery. Special Interest Group on Programming Languages)  (ACM SIGPLAN Notices (Association for Computing Machinery. Special Interest Group on Programming Languages))
巻： 53  号： 1  ページ： 195-206  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0915A  ISSN： 0362-1340  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： 攻撃的技術スケーリング傾向は,故障に対してより敏感な高性能コンピューティング(HPC)システムのハードウェアを作った。これらの故障のいくつかは,サイレントデータの崩壊(SDC)につながり,HPCシミュレーション結果を変化させるので,重大な問題を表す。本論文では,SDCに対する保護のためのHPC応用における重要な変数を同定するために,DisCVarと呼ばれる全被覆率,系統的方法論を提示した。DisCVarはプログラム変数の誤差に対するシミュレーション出力の感度を決定するために自動識別(AD)を使用する。著者らは,全被覆率コードレベルの故障注入キャンペーンに対する結果を比較することによって,脆弱な変数を同定することにおいて,著者らのアプローチを経験的に検証した。著者らのDisCVarは,故障注入キャンペーンの結果と比較して,高い精度で適用SDCレジリエンスを保証するのに重要な変数を正しく同定することを見出した。さらに,DisCVarは,結果を生成するために目標プログラムの2つの実行だけを必要とするが,著者らの実験では,故障注入キャンペーンから同じ情報を得るために数百万の実行を実行する必要があった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  レジリエンス ,  *微分 ,  ソフトエラー ,  *アルゴリズム ,  *臨界 ,  被覆率 ,  信頼性
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  故障注入 ,  自動認識 ,  高性能コンピューティング ,  *過渡故障 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アルゴリズム的微分 ,  信頼性 ,  Silent Data Corruption ,  ソフトエラー

分類 (1件)： 言語プロセッサ  (JD03040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 過渡故障 ,  アルゴリズム ,  微分 ,  臨界 ,  変数 ,  発見