الفصل 10: الموثوقية والتحمل ضد الأخطاء في تصميم وحدة المعالجة الرسومية
مع ازدياد انتشار وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) في التطبيقات الحرجة على السلامة مثل المركبات ذاتية القيادة والروبوتات والأجهزة الطبية، أصبح ضمان موثوقيتها والتحمل ضد الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية. تتعرض وحدات المعالجة الرسومية لأنواع مختلفة من الأعطال والأخطاء التي قد تؤدي إلى فشل النظام أو تلف البيانات أو نتائج غير صحيحة. في هذا الفصل، سنستكشف أنواع الأعطال والأخطاء في وحدات المعالجة الرسومية، وأنظمة الكشف والتصحيح للأخطاء، وآليات النقطة الثابتة والاستعادة، ومبادئ التصميم للموثوقية والمرونة.
أنواع الأعطال والأخطاء في وحدات المعالجة الرسومية
يمكن تصنيف الأعطال والأخطاء في وحدات المعالجة الرسومية إلى عدة فئات بناءً على أصلها ومدتها وتأثيرها على النظام. فهم هذه الأنواع المختلفة من الأعطال والأخطاء أمر حاسم لتطوير استراتيجيات التخفيف الفعالة.
الأخطاء الطفيفة
الأخطاء الطفيفة، والمعروفة أيضًا باسم الأعطال العابرة، هي أخطاء مؤقتة ناتجة عن عوامل خارجية مثل الأشعة الكونية أو الجسيمات ألفا أو التداخل الكهرومغناطيسي. لا تتسبب هذه الأخطاء في تلف دائم للأجهزة ويمكن تصحيحها عن طريق إعادة كتابة البيانات المتأثرة أو إعادة تشغيل العملية المتأثرة.
يمكن أن تظهر الأخطاء الطفيفة في أجزاء مختلفة من وحدة المعالجة الرسومية، مثل:
-
الذاكرة الثابتة والقفلات: يمكن أن يؤدي حدث تغيير فردي (SEU) إلى تغيير حالة الذاكرة الثابتة أو القفل، مما يؤدي إلى بيانات أو تدفق تحكم غير صحيح.
-
خلايا الذاكرة الوصول العشوائي الستاتيكية: يمكن أن تؤدي الأخطاء الطفيفة في خلايا الذاكرة الوصول العشوائي الستاتيكية، مثل تلك المستخدمة في الذاكرة التخبئة وملفات السجل، إلى تلف البيانات المخزنة.
-
خلايا الذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية: على الرغم من أنها أقل شيوعًا من أخطاء الذاكرة الوصول العشوائي الستاتيكية، إلا أن خلايا الذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية يمكن أن تتعرض أيضًا لانقلاب البت بسبب عوامل خارجية.
يوضح الشكل 10.1 تأثير الخطأ الطفيف على الذاكرة الثابتة.
الأشعة الكونية
|
|
v
+------------+
| |
D ----->| الذاكرة الثابتة |----> Q
| |
+------------+
|
|
v
```هنا هو الترجمة العربية للملف:
خطأ لينالشكل 10.1: خطأ لين ناتج عن ضربة شعاع كوني لقلب-قلب.
أخطاء صلبة
الأخطاء الصلبة، المعروفة أيضًا باسم الأعطال الدائمة، هي عيوب مادية لا رجعة فيها في الأجهزة التي تستمر مع مرور الوقت. ويمكن أن تكون هذه الأخطاء ناتجة عن عيوب في التصنيع أو التآكل أو الضرر المادي للجهاز.
أمثلة على الأخطاء الصلبة في وحدات معالجة الرسومات (GPU) تشمل:
-
أخطاء الالتصاق: إشارة أو عنصر تخزين عالق بشكل دائم عند قيمة منطقية '0' أو '1'، بغض النظر عن المدخل.
-
أخطاء الجسر: اتصال عرضي بين خطين إشارة أو أكثر، مما يؤدي إلى دائرة قصر.
-
أخطاء الانفتاح: انفصال عرضي لخط إشارة، مما يؤدي إلى قيمة عائمة أو غير محددة.
-
أخطاء التأخير: تأخر إشارة أكثر من المتوقع في الانتشار عبر مسار، مما يؤدي إلى انتهاكات التوقيت.
يوضح الشكل 10.2 مثالاً على خطأ الالتصاق في بوابة منطقية.
خطأ الالتصاق-0
|
|
v
+---+
-->| & |-->
| |
-->| |
+---+الشكل 10.2: خطأ الالتصاق-0 في بوابة AND.
أخطاء متقطعة
الأخطاء المتقطعة هي أعطال تحدث بشكل متقطع وصعب إعادة إنتاجها بشكل ثابت. ويمكن أن تكون هذه الأخطاء ناتجة عن عوامل مختلفة، مثل:
-
أجهزة هامشية: المكونات التي تعمل بالقرب من حدودها المحددة، مما يجعلها أكثر عرضة للعوامل البيئية أو الشيخوخة.
-
عوامل بيئية: التقلبات في درجة الحرارة أو التغيرات في الجهد أو التداخل الكهرومغناطيسي يمكن أن تؤدي إلى أخطاء متقطعة.
-
آثار الشيخوخة: مع تقدم عمر الجهاز، قد تصبح بعض المكونات أكثر عرضة للأعطال المتقطعة بسبب التآكل أو التدهور.
تشكل الأخطاء المتقطعة تحديًا كبيرًا لكشف الأخطاء وتصحيحها، حيث قد لا يتم التقاطها بواسطة اختبارات أو تقنيات المراقبة التقليدية.
فساد البيانات الصامت
يشير فساد البيانات الصامت (SDC) إلى الأخطاء التي تفسد البيانات دون بهنا هو الترجمة العربية لهذا الملف:
تم الكشف عن الأخطاء الصامتة (SDC) في وحدات معالجة الرسومات (GPUs) عندما لا يتم اكتشافها بواسطة الأجهزة أو البرامج. يمكن أن يؤدي SDC إلى نتائج غير صحيحة أو فشل في النظام قد لا يلاحظ لفترة طويلة.
أمثلة على SDC في GPUs تشمل:
-
أخطاء حسابية: الأعطال في وحدات الحساب، مثل الجامعين أو المضاعفات، يمكن أن تنتج نتائج غير صحيحة دون إثارة أي علامات خطأ.
-
أخطاء الذاكرة: الأخطاء الطرية أو الأعطال الصلبة في خلايا الذاكرة يمكن أن تفسد البيانات دون اكتشافها من آليات فحص الأخطاء.
-
أخطاء تدفق التحكم: الأعطال في منطق التحكم أو فك تشفير التعليمات يمكن أن تجعل البرنامج ينحرف عن مسار التنفيذ المقصود دون إطلاق أي استثناءات.
SDC خطير بشكل خاص لأنه يمكن أن ينتشر في النظام ويؤثر على الناتج النهائي دون أي أعراض ظاهرة. يتطلب اكتشاف وتخفيف SDC مزيجًا من تقنيات الأجهزة والبرامج.
أنظمة الكشف والتصحيح عن الأخطاء
لتخفيف تأثير الأعطال والأخطاء في GPUs، تم تطوير أنظمة مختلفة للكشف والتصحيح عن الأخطاء. تهدف هذه الأنظمة إلى تحديد وجود الأخطاء وفي بعض الحالات تصحيحها لضمان التشغيل الصحيح للنظام.
فحص التناظر
فحص التناظر هو تقنية بسيطة للكشف عن الأخطاء تضيف بتًا إضافيًا (بت التناظر) إلى كل كلمة بيانات لجعل إجمالي عدد بتات '1' إما زوجيًا (تناظر زوجي) أو فرديًا (تناظر فردي). من خلال فحص تناظر كلمة البيانات، يمكن اكتشاف أخطاء البت الفردية.
الشكل 10.3 يوضح مثالاً على فحص التناظر الزوجي.
كلمة البيانات: 1011010
بت التناظر: 1
تم الإرسال: 10110101
تم الاستلام: 10110111
بت التناظر: 0
تم اكتشاف الخطأ!الشكل 10.3: فحص التناظر الزوجي لاكتشاف الأخطاء.
يمكن تطبيق فحص التناظر على مكونات مختلفة في GPU، مثل السجلات والذاكرة المؤقتة وواجهات الذاكرة. ومع ذلك، فإن فحص التناظر يمكن أن يكشف فقط عن أعداد فردية من أخطاء البت ولا يمكن تصحيح الأخطاء.
رموز تصحيح الأخطاء (ECC)
رموز تصحيح الأخطاء (ECC) هيهذا هو الترجمة العربية للملف:
توفر أنظمة الكشف والتصحيح المتقدمة للأخطاء إمكانية الكشف عن الأخطاء وتصحيحها. يعمل ECC عن طريق إضافة بتات زائدة إلى كلمة البيانات، مما يسمح للمستقبل بتحديد وتصحيح عدد محدود من أخطاء البتات.
إحدى أنظمة ECC الشائعة هي كود التصحيح الأحادي للخطأ والكشف الثنائي للخطأ (SECDED)، والذي يمكن تصحيح أخطاء البت الفردية والكشف عن أخطاء البت المزدوجة. غالبًا ما يتم استخدام أكواد SECDED في أنظمة الذاكرة، مثل DRAM والذاكرة المؤقتة، للحماية من الأخطاء الطرية.
يوضح الشكل 10.4 مثالاً على كود SECDED.
كلمة البيانات: 1011010
بتات ECC: 01101
تم الإرسال: 101101001101
تم الاستلام: 101101011101
^
|
خطأ في البت
تم التصحيح: 101101001101الشكل 10.4: كود SECDED لتصحيح الأخطاء والكشف عنها.
توجد أنظمة ECC أخرى، مثل أكواد Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) وأكواد Reed-Solomon، والتي يمكنها تصحيح أخطاء البت المتعددة مقابل زيادة في ال冗余性والتعقيد.
التنفيذ المتكرر
التنفيذ المتكرر هو تقنية تقوم بتنفيذ نفس الحساب عدة مرات، إما على نفس الأجهزة أو على وحدات أجهزة مختلفة، ومقارنة النتائج للكشف عن الأخطاء. إذا لم تتطابق النتائج، يتم اكتشاف خطأ، ويمكن للنظام اتخاذ الإجراءات المناسبة، مثل إعادة محاولة الحساب أو بدء عملية استعادة.
يمكن تنفيذ التنفيذ المتكرر على مستويات مختلفة في وحدة المعالجة الرسومية (GPU):
-
التكرار على مستوى التعليمة: يتم تنفيذ كل تعليمة عدة مرات، ومقارنة النتائج قبل الالتزام بملف السجل أو الذاكرة.
-
التكرار على مستوى الخيط: تقوم عدة خيوط بتنفيذ نفس الحساب، ويتم مقارنة نتائجهم للكشف عن الأخطاء.
-
التكرار على مستوى النواة: يتم تنفيذ النواة بأكملها عدة مرات، ومقارنة المخرجات النهائية للكشف عن الأخطاء.
يوضح الشكل 10.5 التكرار على مستوى الخيط في وحدة المعالجة الرسومية.
الخيط 0 الخيط 1 الخيط 2 الخيط 3
```هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للرموز البرمجية، لم يتم ترجمة الرموز البرمجية نفسها، وإنما تمت ترجمة التعليقات فقط.
| | | | |
|----------|----------|----------|----------|
| الحاسب | الحاسب | الحاسب | الحاسب |
+-------+ +-------+ +-------+ +-------+
| | | | | | | |
| v | v | v | v
+------------+------------+------------+
| المقارن |
+------------+------------+------------+
| |
| v
| اكتشاف الأخطاءالشكل 10.5: التداخل على مستوى الخيوط لاكتشاف الأخطاء.
يمكن أن يكشف التنفيذ المتكرر عن مجموعة واسعة من الأخطاء، بما في ذلك الأخطاء الطرية والأعطال الصلبة وخطأ الكشف عن البيانات الصامتة. ومع ذلك، فإنه يأتي بتكلفة زيادة وقت التنفيذ واستهلاك الطاقة.
مؤقتات المراقب
مؤقتات المراقب هي آليات برمجية أو أجهزة تراقب تنفيذ وحدة المعالجة الرسومية (GPU) وتكشف إذا كان النظام لا يستجيب أو يفشل في إكمال مهمة في غضون وقت محدد. إذا انتهى وقت مؤقت المراقب، فهذا يشير إلى وجود خطأ، ويمكن للنظام بدء عملية استعادة، مثل إعادة تعيين وحدة المعالجة الرسومية أو إعادة تشغيل العملية المتأثرة.
يمكن تنفيذ مؤقتات المراقب على مستويات مختلفة في وحدة المعالجة الرسومية:
-
مراقب على مستوى النواة: يراقب وقت تنفيذ كل نواة ويكشف إذا فشلت نواة في الإكمال في غضون وقت محدد.
-
مراقب على مستوى الخيط: يراقب وقت تنفيذ كل خيط ويكشف إذا فشل خيط في الإكمال في غضون وقت محدد.
آليات النقطة والاستعادة
تُستخدم آليات النقطة والاستعادة لحفظ حالة تطبيق وحدة المعالجة الرسومية في فواصل منتظمة واستعادة الحالة في حالة حدوث خلل. من خلال حفظ حالة التطبيق بشكل دوري، يمكن للنظام استعادة الأخطاء دون الحاجة إلى إعادة تشغيل الحساب بالكامل من البداية.
يمكن تنفيذ آليات النقطة والاستعادة على مستويات مختلفة في وحدة المعالجة الرسومية:
-
النقطة على مستوى التطبيق: يكون التطبيق نفسه مسؤولاً عنهذا هو الترجمة العربية للملف:
-
التحقق من النقاط الثابتة على مستوى التطبيق: يكون التطبيق المستخدم للبطاقة الرسومية مسؤولاً عن حفظ حالته في فواصل زمنية منتظمة. ويمكن القيام بذلك عن طريق حفظ محتويات الذاكرة والسجلات بشكل صريح إلى ملف نقطة التحقق.
-
التحقق من النقاط الثابتة على مستوى النظام: يكون نظام تشغيل البطاقة الرسومية أو برنامج التشغيل مسؤولاً عن حفظ حالة التطبيق. ويمكن القيام بذلك بشكل شفاف للتطبيق، دون الحاجة إلى إجراء أي تعديلات على رمز التطبيق.
-
التحقق من النقاط الثابتة على مستوى الأجهزة: توفر البطاقة الرسومية نفسها دعمًا لحفظ واستعادة حالة التطبيق. ويمكن القيام بذلك باستخدام آليات أجهزة مخصصة، مثل الذاكرة غير المتطايرة أو السجلات ذات الغرض الخاص.
الشكل 10.8 يوضح عملية نموذجية للتحقق من النقاط الثابتة والاستعادة.
التنفيذ العادي
|
|
v
التحقق من النقطة الثابتة
|
|
v
التنفيذ العادي
|
|
v
الفشل
|
|
v
الاستعادة
|
|
v
التنفيذ العاديالشكل 10.8: عملية التحقق من النقاط الثابتة والاستعادة.
أثناء التنفيذ العادي، ينقذ النظام بشكل دوري حالة التطبيق إلى نقطة تحقق ثابتة. في حالة حدوث فشل، يستعيد النظام الحالة من آخر نقطة تحقق ثابتة ويستأنف التنفيذ من ذلك النقطة.
يمكن أن تساعد آليات التحقق من النقاط الثابتة والاستعادة في تحسين موثوقية وصمود تطبيقات البطاقات الرسومية، خاصةً للحسابات طويلة المدى. ومع ذلك، فإنها تُدخل أيضًا تكلفة إضافية من حيث مساحة التخزين ووقت التنفيذ، حيث أن حفظ واستعادة الحالة تتطلب موارد إضافية.
تصميم الموثوقية والصمود
يتضمن تصميم البطاقات الرسومية للموثوقية والصمود مزيجًا من تقنيات الأجهزة والبرامج. وتشمل بعض المبادئ والتقنيات الرئيسية للتصميم ما يلي:
-
اكتشاف الأخطاء والتصحيح: إدماج آليات اكتشاف الأخطاء وتصحيحها، مثل ECC والفحص بالتناوب، على مختلف المستويات في البطاقة الرسومية، بما في ذلك الذاكرة والذاكرة المؤقتة والواجهات.
-
التكرار: استخدام التكرارهنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للرموز البرمجية، لم يتم ترجمة الرموز، وتمت ترجمة التعليقات فقط:
-
التحمل ضد الأعطال: استخدام مكونات أجهزة إضافية مثل الأنوية الاحتياطية أو وحدات الذاكرة لتوفير التحمل ضد الأعطال وتمكين التدهور التدريجي في حالة حدوث أعطال.
-
النقطة الثابتة والاستعادة: تنفيذ آليات النقطة الثابتة والاستعادة لحفظ حالة التطبيق وتمكين الاستعادة من الأعطال.
-
احتواء الأعطال: تصميم معمارية وحدة المعالجة الرسومية (GPU) لتقييد انتشار الأخطاء ومنع انتشار الأعطال عبر النظام. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تقنيات مثل التقسيم والعزل وحواجز احتواء الأخطاء.
-
المرونة البرمجية: تطوير تقنيات برمجية، مثل التحمل ضد الأخطاء القائم على الخوارزميات (ABFT)، تمكن التطبيقات من اكتشاف الأخطاء والتعافي منها من خلال ال冗余والفحص على مستوى البرمجيات.
-
الجدولة المراعية للموثوقية: تكييف جدولة المهام والموارد في وحدة المعالجة الرسومية (GPU) لمراعاة خصائص موثوقية المكونات المختلفة وتحسين الأداء والموثوقية معًا.
مثال: الجدولة المراعية للموثوقية في وحدة المعالجة الرسومية (GPU)
في هذا المثال، هناك وحدة معالجة رسومية (GPU) بعدة أنوية، حيث تكون بعض الأنوية أكثر عرضة للأخطاء من غيرها. يمكن لجدول المهام المراعي للموثوقية تعيين المهام الحرجة أو المهام ذات متطلبات الموثوقية العالية إلى الأنوية الأكثر موثوقية، بينما يتم تعيين المهام الأقل أهمية إلى الأنوية الأقل موثوقية.
يوضح الشكل 10.9 نهج الجدولة المراعي للموثوقية.
قائمة المهام
+-------+
| المهمة1 |
| المهمة2 |
| المهمة3 |
| المهمة4 |
+-------+
|
|
v
جدول المهام المراعي للموثوقية
|
|
v
+--------+--------+
| النواة 1 | النواة 2 |
| (عالية الموثوقية) | (منخفضة الموثوقية) |
+--------+--------+
| المهمة1 | المهمة3 |
| المهمة2 | المهمة4 |
+--------+--------+الشكل 10.9: الجدولة المراعية للموثوقية في وحدة المعالجة الرسومية (GPU) (عالية الموثوقية: HR، منخفضة الموثوقية: LR).
في هذا المثال، يقوم الجدول بتعيين المهمة1 والمهمة2، والتي لديها متطلبات موثوقية عالية، إلى النواة 1، والتي تعتبر أكثر موثوقية.هنا الترجمة العربية للملف:
الخلاصة
إن الموثوقية والتحمل للأخطاء أمران حاسمان في تصميم وتشغيل وحدات معالجة الرسومات (GPU)، خاصة مع زيادة استخدامها في التطبيقات الحرجة على السلامة. فهم أنواع الأعطال والأخطاء التي يمكن أن تحدث في وحدات GPU، وكذلك التقنيات لاكتشاف وتصحيح والتعافي من هذه الأعطال، أمر أساسي لتصميم أنظمة GPU موثوقة ومرنة.
تلعب أنظمة اكتشاف وتصحيح الأخطاء، مثل ECC والفحص بالتناوب، دورًا حاسمًا في تحديد وتخفيف الأخطاء الناعمة والأعطال الصلبة في مكونات GPU المختلفة. تمكّن آليات النقطة المرجعية والتعافي النظام من حفظ حالة التطبيق والتعافي من الأعطال، مما يحسن من المرونة الشاملة للنظام.
يتطلب تصميم وحدات GPU للموثوقية والمرونة نهجًا شاملاً يجمع بين تقنيات الأجهزة والبرامج. التكرار والاحتواء للأخطاء والمرونة البرمجية وجدولة الموارد المراعية للموثوقية هي بعض التقنيات الرئيسية التي يمكن استخدامها لتحسين موثوقية وتحمل الأخطاء في وحدات GPU.
مع استمرار تطور وحدات GPU والعثور على تطبيقات جديدة في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة والروبوتات والرعاية الصحية، سيصبح ضمان موثوقيتها ومرونتها أمرًا بالغ الأهمية. ستكون التقنيات الجديدة لاكتشاف وتصحيح الأخطاء، والنقطة المرجعية والتعافي، وإدارة الموارد المراعية للموثوقية ضرورية لتمكين الجيل القادم من وحدات GPU الموثوقة والمقاومة للأخطاء.