大规模MPI并行计算的可扩展三模冗余容错机制
随着系统规模的扩大,并行计算的性能不断提高,但可靠性却也在不断下降,因此需要采用某种容错机制来容忍或恢复硬件故障和数据错误.目前常用的容错机制Checkpoint/Restart和多模冗余均引入了额外的开销,这些开销均在某种程度上制约了并行计算的可扩展性.因此,在高性能计算需求不断增长的今天,可扩展容错机制的设计显得尤为迫切和重要.以三模冗余(triple modular redundancy,简称TMR)为典型案例,描述了传统TMR在大规模MPI 并行计算上的实现方法,分析了该机制所面临的实际问题,进而指出传统TMR制约了并行计算的扩展.根据该技术所面临的问题,设计了可扩展三模冗余(scalable triple modular redundancy,简称STMR),并进一步验证了其有效性和可扩展性.该机制不仅能够处理Checkpoint/Restart针对的fail-stop故障,还能够解决绝大部分硬件不能直接感知的数据错误.最后,借用BlueGene/L的系统参数进行模拟,预测当系统规模增大时,在分别采用TMR和STMR的情况下并行计算可扩展性的变化,结果进一步验证了STMR是可扩展的容错机制.
容错机制、可扩展性、三模冗余、大规模并行计算、MPI
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TP302(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61003081,61003087,60921062
2012-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
1022-1035
