Kapitel 10: Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz im GPU-Design

           Kosmische Strahlung
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               v
        +------------+
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D ----->|  Flip-Flop |----> Q
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        +------------+
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               v
```Weicher Fehler

        Stuck-at-0-Fehler
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               v
           +---+
        -->| & |-->
           |   |
        -->|   |
           +---+

    Datenwort: 1011010
    Paritätsbit:      1
    Übertragen: 10110101

    Empfangen:  10110111
    Paritätsbit:      0
    Fehler erkannt!

    Datenwort: 1011010
    ECC-Bits:    01101
    Übertragen: 101101001101

    Empfangen:   101101011101
                       ^
                       |
                   Bitfehler

    Korrigiert:  101101001101

    Thread 0   Thread 1   Thread 2   Thread 3
```Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

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Abbildung 10.5: Thread-basierte Redundanz zur Fehlererfassung.

Redundante Ausführung kann eine Vielzahl von Fehlern erkennen, einschließlich weicher Fehler, harter Defekte und SDC. Dies geht jedoch mit erhöhter Ausführungszeit und Energieverbrauch einher.

### Watchdog-Timer

Watchdog-Timer sind Hardware- oder Softwaremechanismen, die die Ausführung der GPU überwachen und erkennen, wenn das System nicht mehr reagiert oder eine Aufgabe innerhalb eines bestimmten Zeitlimits nicht abschließt. Wenn der Watchdog-Timer abläuft, deutet dies auf einen Fehler hin, und das System kann einen Wiederherstellungsprozess einleiten, wie z.B. das Zurücksetzen der GPU oder den Neustart der betroffenen Operation.

Watchdog-Timer können auf verschiedenen Ebenen in der GPU implementiert werden:

1. **Kernel-Watchdog**: Überwacht die Ausführungszeit jedes Kernels und erkennt, wenn ein Kernel die Ausführung innerhalb eines bestimmten Zeitlimits nicht abschließt.

2. **Thread-Watchdog**: Überwacht die Ausführungszeit jedes Threads und erkennt, wenn ein Thread die Ausführung innerhalb eines bestimmten Zeitlimits nicht abschließt.

### Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen

Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen werden verwendet, um den Zustand einer GPU-Anwendung in regelmäßigen Abständen zu speichern und den Zustand im Falle eines Ausfalls wiederherzustellen. Durch das regelmäßige Speichern des Anwendungszustands kann das System Ausfälle ohne einen Neustart der gesamten Berechnung von Anfang an bewältigen.

Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen können auf verschiedenen Ebenen in der GPU implementiert werden:

1. **Anwendungs-Checkpointing**: Die Anwendung selbst ist verantwortlich für das Speichern und Wiederherstellen ihres Zustands.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst wurde nicht übersetzt.

1. **Anwendungsebenen-Checkpointing**: Die Anwendung selbst ist verantwortlich für das regelmäßige Speichern ihres Zustands. Dies kann durch explizites Speichern des Speicherinhalts und der Register in einer Checkpoint-Datei erfolgen.

2. **Systemebenen-Checkpointing**: Das GPU-Laufzeitsystem oder der Treiber ist für das Speichern des Anwendungszustands verantwortlich. Dies kann für die Anwendung transparent erfolgen, ohne dass Änderungen am Anwendungscode erforderlich sind.

3. **Hardwareebenen-Checkpointing**: Die GPU-Hardware selbst bietet Unterstützung zum Speichern und Wiederherstellen des Anwendungszustands. Dies kann mithilfe dedizierter Hardwaremechanismen wie nichtflüchtigem Speicher oder speziellen Registern erfolgen.

Abbildung 10.8 veranschaulicht einen typischen Checkpoint- und Wiederherstellungsprozess.

Abbildung 10.8: Checkpoint- und Wiederherstellungsprozess.

Während der normalen Ausführung speichert das System den Zustand der Anwendung regelmäßig in einem Checkpoint. Bei einem Fehler stellt das System den Zustand aus dem letzten Checkpoint wieder her und setzt die Ausführung von dort aus fort.

Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen können die Zuverlässigkeit und Resilienz von GPU-Anwendungen, insbesondere bei langfristigen Berechnungen, verbessern. Sie führen jedoch auch zu Overhead in Bezug auf Speicherplatz und Ausführungszeit, da das Speichern und Wiederherstellen des Zustands zusätzliche Ressourcen erfordert.

### Entwicklung für Zuverlässigkeit und Resilienz

Die Entwicklung von GPUs für Zuverlässigkeit und Resilienz erfordert eine Kombination aus Hardware- und Softwaretechniken. Einige wichtige Gestaltungsprinzipien und -techniken sind:

1. **Fehlererkennung und -korrektur**: Einbindung von Mechanismen zur Fehlererkennung und -korrektur wie ECC und Paritätsprüfung auf verschiedenen Ebenen der GPU, einschließlich Speicher, Caches und Interconnects.

2. **Redundanz**: Verwendung von redundanten Komponenten, um Ausfälle zu tolerieren.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

Ant-Hardware-Komponenten wie Ersatzkerne oder Speichermodule bereitstellen, um Fehlertoleranz zu bieten und einen sanften Leistungsabbau bei Ausfällen zu ermöglichen.

3. **Checkpunkt und Wiederherstellung**: Implementierung von Checkpunkt- und Wiederherstellungsmechanismen, um den Zustand der Anwendung zu speichern und eine Wiederherstellung nach Ausfällen zu ermöglichen.

4. **Fehlereingrenzung**: Gestaltung der GPU-Architektur, um die Ausbreitung von Fehlern zu begrenzen und zu verhindern, dass Fehler sich über das gesamte System ausbreiten. Dies kann durch Techniken wie Partitionierung, Isolation und Fehlereingrenzungsbarrieren erreicht werden.

5. **Software-Resilienz**: Entwicklung von Softwaretechniken wie algorithmusbasierter Fehlertoleranz (ABFT), die es Anwendungen ermöglichen, Fehler durch softwarebasierte Redundanz und Prüfungen zu erkennen und zu beheben.

6. **Zuverlässigkeitsbasierte Planung**: Anpassung der Aufgaben- und Ressourcenplanung in der GPU, um die Zuverlässigkeitsmerkmale verschiedener Komponenten zu berücksichtigen und sowohl Leistung als auch Zuverlässigkeit zu optimieren.

Beispiel: Zuverlässigkeitsbasierte Planung in einer GPU

Betrachten Sie eine GPU mit mehreren Kernen, von denen einige anfälliger für Fehler sind als andere. Ein zuverlässigkeitsbasierter Planer kann kritische Aufgaben oder Aufgaben mit hohen Zuverlässigkeitsanforderungen den zuverlässigeren Kernen zuweisen, während weniger kritische Aufgaben den weniger zuverlässigen Kernen zugewiesen werden.

Abbildung 10.9 veranschaulicht einen zuverlässigkeitsbasierten Planungsansatz.

Abbildung 10.9: Zuverlässigkeitsbasierte Planung in einer GPU (HR: Hohe Zuverlässigkeit, LR: Niedrige Zuverlässigkeit).

In diesem Beispiel weist der Planer Aufg1 und Aufg2, die hohe Zuverlässigkeitsanforderungen haben, Kern 1 zu, der als zuverlässiger bekannt ist.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden nur die Kommentare übersetzt, der Code selbst blieb unverändert.

## Schlussfolgerung

Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz sind entscheidende Aspekte des GPU-Designs und -Betriebs, insbesondere da GPUs zunehmend in sicherheitskritischen Anwendungen eingesetzt werden. Das Verständnis der Arten von Fehlern und Störungen, die in GPUs auftreten können, sowie der Techniken zur Erkennung, Korrektur und Wiederherstellung von diesen Fehlern, ist für das Entwerfen zuverlässiger und belastbarer GPU-Systeme unerlässlich.

Fehlererkennungs- und Korrekturverfahren wie ECC und Paritätsprüfung spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und Abschwächung von Soft-Fehlern und Hardwaredefekten in verschiedenen Komponenten der GPU. Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen ermöglichen es dem System, den Zustand der Anwendung zu speichern und von Ausfällen zu erholen, was die Gesamtbelastbarkeit des Systems verbessert.

Das Entwerfen von GPUs für Zuverlässigkeit und Belastbarkeit erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Hardware- und Softwaretechniken kombiniert. Redundanz, Fehlereingrenzung, Softwarebelastbarkeit und zuverlässigkeitsorientierte Planung sind einige der Schlüsseltechniken, die eingesetzt werden können, um die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz von GPUs zu verbessern.

Da sich GPUs weiterentwickeln und neue Anwendungen in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Robotik und Gesundheitswesen finden, wird die Sicherstellung ihrer Zuverlässigkeit und Belastbarkeit immer wichtiger. Neuartige Techniken zur Fehlererkennung und -korrektur, Checkpoint und Wiederherstellung sowie zuverlässigkeitsorientiertes Ressourcenmanagement werden für die Ermöglichung der nächsten Generation zuverlässiger und fehlertoleranter GPUs unerlässlich sein.