Capítulo 10: Confiabilidad y Tolerancia a Fallos en el Diseño de GPU

A medida que las GPU se vuelven cada vez más prevalentes en aplicaciones críticas para la seguridad, como vehículos autónomos, robótica y dispositivos médicos, garantizar su confiabilidad y tolerancia a fallos se vuelve primordial. Las GPU son susceptibles a varios tipos de fallos y errores que pueden conducir a fallas del sistema, corrupción de datos o resultados incorrectos. En este capítulo, exploraremos los tipos de fallos y errores en las GPU, los esquemas de detección y corrección de errores, los mecanismos de punto de control y recuperación, y los principios de diseño para la confiabilidad y la resiliencia.

Tipos de Fallos y Errores en las GPU

Los fallos y errores en las GPU se pueden clasificar en varias categorías según su origen, duración e impacto en el sistema. Comprender estos diferentes tipos de fallos y errores es crucial para desarrollar estrategias de mitigación efectivas.

Errores Suaves

Los errores suaves, también conocidos como fallos transitorios, son errores temporales causados por factores externos como rayos cósmicos, partículas alfa o interferencia electromagnética. Estos errores no causan daños permanentes al hardware y se pueden corregir reescribiendo los datos afectados o reiniciando la operación afectada.

Los errores suaves pueden manifestarse en varias partes de la GPU, como:

1. Flip-flops y latches: Un evento de perturbación única (SEU) puede hacer que el estado de un flip-flop o latch cambie, lo que lleva a datos o flujo de control incorrectos.

2. Celdas SRAM: Los errores suaves en las celdas SRAM, como las utilizadas en las memorias caché y los archivos de registro, pueden corromper los datos almacenados.

3. Celdas DRAM: Aunque menos comunes que los errores suaves en SRAM, las celdas DRAM también pueden experimentar inversiones de bits debido a factores externos.

La Figura 10.1 ilustra el impacto de un error suave en un flip-flop.

           Rayo Cósmico
               |
               |
               v
        +------------+
        |            |
D ----->|  Flip-Flop |----> Q
        |            |
        +------------+
               |
               |
               v
```Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos y el código sin traducir:

           Error Suave

Figura 10.1: Error suave causado por un rayo cósmico que golpea un flip-flop.

Errores Duros

Los errores duros, también conocidos como fallas permanentes, son defectos físicos irreversibles en el hardware que persisten a lo largo del tiempo. Estos errores pueden ser causados por defectos de fabricación, desgaste o daños físicos al dispositivo.

Ejemplos de errores duros en GPUs incluyen:

1. Fallas de tipo "stuck-at": Una señal o elemento de almacenamiento está permanentemente atascado en un valor lógico '0' o '1', independientemente de la entrada.

2. Fallas de puente: Dos o más líneas de señal están accidentalmente conectadas, causando un cortocircuito.

3. Fallas de circuito abierto: Una línea de señal está accidentalmente desconectada, causando un valor flotante o indeterminado.

4. Fallas de retardo: Una señal tarda más de lo esperado en propagarse a través de una ruta, lo que lleva a violaciones de tiempo.

La Figura 10.2 muestra un ejemplo de una falla de tipo "stuck-at-0" en una puerta lógica.

        Falla de tipo "stuck-at-0"
               |
               |
               v
           +---+
        -->| & |-->
           |   |
        -->|   |
           +---+

Figura 10.2: Falla de tipo "stuck-at-0" en una puerta AND.

Errores Intermitentes

Los errores intermitentes son fallas que ocurren de manera esporádica y son difíciles de reproducir de manera consistente. Estos errores pueden ser causados por diversos factores, como:

1. Hardware marginal: Componentes que operan cerca de sus límites especificados, haciéndolos más susceptibles a factores ambientales o al envejecimiento.

2. Factores ambientales: Las fluctuaciones de temperatura, las variaciones de voltaje o la interferencia electromagnética pueden desencadenar errores intermitentes.

3. Efectos de envejecimiento: A medida que el dispositivo envejece, ciertos componentes pueden ser más propensos a fallas intermitentes debido al desgaste o la degradación.

Los errores intermitentes plantean un desafío significativo para la detección y corrección de errores, ya que es posible que no se capturen mediante técnicas de prueba o monitoreo tradicionales.

Corrupción de Datos Silenciosa

La corrupción de datos silenciosa (SDC) se refiere a errores que corrompen los datos sin queAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos al español y el código sin traducir:

Detección de errores silenciosos (SDC) en GPUs

Los errores silenciosos de datos (SDC) son fallas que no son detectadas por el hardware o el software. SDC puede llevar a resultados incorrectos o fallas del sistema que pueden pasar desapercibidas durante un período prolongado.

Ejemplos de SDC en GPUs incluyen:

1. Errores aritméticos: Fallas en las unidades aritméticas, como sumadores o multiplicadores, pueden producir resultados incorrectos sin generar ninguna señal de error.

2. Errores de memoria: Errores suaves o fallas duras en las celdas de memoria pueden corromper los datos sin ser detectados por los mecanismos de verificación de errores.

3. Errores de flujo de control: Fallas en la lógica de control o en los decodificadores de instrucciones pueden hacer que el programa se desvíe de su ruta de ejecución prevista sin desencadenar excepciones.

SDC es particularmente peligroso porque puede propagarse a través del sistema y afectar la salida final sin síntomas visibles. Detectar y mitigar SDC requiere una combinación de técnicas de hardware y software.

Esquemas de Detección y Corrección de Errores

Para mitigar el impacto de fallas y errores en las GPUs, se han desarrollado varios esquemas de detección y corrección de errores. Estos esquemas tienen como objetivo identificar la presencia de errores y, en algunos casos, corregirlos para garantizar el correcto funcionamiento del sistema.

Verificación de Paridad

La verificación de paridad es una técnica simple de detección de errores que agrega un bit extra (el bit de paridad) a cada palabra de datos para hacer que el número total de bits '1' sea par (paridad par) u impar (paridad impar). Al verificar la paridad de la palabra de datos, se pueden detectar errores de un solo bit.

La Figura 10.3 ilustra un ejemplo de verificación de paridad par.

    Palabra de Datos: 1011010
    Bit de Paridad:      1
    Transmitido: 10110101

    Recibido:   10110111
    Bit de Paridad:      0
    ¡Error Detectado!

Figura 10.3: Verificación de paridad par para la detección de errores.

La verificación de paridad se puede aplicar a varios componentes en la GPU, como registros, cachés y interfaces de memoria. Sin embargo, la verificación de paridad solo puede detectar números impares de errores de bits y no puede corregir los errores.

Códigos de Corrección de Errores (ECC)

Los Códigos de Corrección de Errores (ECC) sonAquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:

Esquemas más avanzados de detección y corrección de errores que no solo pueden detectar errores, sino también corregirlos. ECC funciona agregando bits redundantes a la palabra de datos, lo que permite al receptor identificar y corregir un número limitado de errores de bits.

Un esquema ECC común es el código de Corrección de Error Único, Detección de Error Doble (SECDED), que puede corregir errores de un solo bit y detectar errores de dos bits. Los códigos SECDED se utilizan a menudo en sistemas de memoria, como DRAM y cachés, para protegerse contra los errores suaves.

La Figura 10.4 muestra un ejemplo de un código SECDED.

    Palabra de datos: 1011010
    Bits ECC:         01101
    Transmitido:      101101001101

    Recibido:         101101011101
                            ^
                            |
                        Error de bit

    Corregido:        101101001101

Figura 10.4: Código SECDED para corrección y detección de errores.

Otros esquemas ECC, como los códigos Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) y los códigos Reed-Solomon, pueden corregir múltiples errores de bits a costa de una mayor redundancia y complejidad.

Ejecución redundante

La ejecución redundante es una técnica que realiza el mismo cálculo varias veces, ya sea en el mismo hardware o en diferentes unidades de hardware, y compara los resultados para detectar errores. Si los resultados no coinciden, se detecta un error y el sistema puede tomar las acciones apropiadas, como volver a intentar el cálculo o iniciar un proceso de recuperación.

La ejecución redundante se puede implementar a varios niveles en la GPU:

1. Redundancia a nivel de instrucción: Cada instrucción se ejecuta varias veces y los resultados se comparan antes de confirmarlos en el archivo de registros o la memoria.

2. Redundancia a nivel de hilo: Varios hilos realizan el mismo cálculo y se comparan sus resultados para detectar errores.

3. Redundancia a nivel de kernel: Todo el kernel se ejecuta varias veces y se comparan las salidas finales para detectar errores.

La Figura 10.5 ilustra la redundancia a nivel de hilo en una GPU.

    Hilo 0   Hilo 1   Hilo 2   Hilo 3
```Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos, pero sin traducir el código:

|          |          |          |
       v          v          v          v
    +-------+  +-------+  +-------+  +-------+
    | Comp. |  | Comp. |  | Comp. |  | Comp. |
    +-------+  +-------+  +-------+  +-------+
       |          |          |          |
       v          v          v          v
    +------------+------------+------------+
    |          Comparador                 |
    +------------+------------+------------+
                 |
                 v
            Detección de errores

Figura 10.5: Redundancia a nivel de subproceso para la detección de errores.

La ejecución redundante puede detectar una amplia gama de errores, incluidos los errores suaves, las fallas duras y los SDC. Sin embargo, conlleva el costo de un mayor tiempo de ejecución y consumo de energía.

Temporizadores Watchdog

Los temporizadores watchdog son mecanismos de hardware o software que monitorean la ejecución de la GPU y detectan si el sistema se vuelve no responsive o no logra completar una tarea dentro de un límite de tiempo especificado. Si el temporizador watchdog expira, indica un error, y el sistema puede iniciar un proceso de recuperación, como reiniciar la GPU o reiniciar la operación afectada.

Los temporizadores watchdog se pueden implementar en varios niveles de la GPU:

1. Watchdog a nivel de kernel: Monitorea el tiempo de ejecución de cada kernel y detecta si un kernel no se completa dentro de un límite de tiempo especificado.

2. Watchdog a nivel de subproceso: Monitorea el tiempo de ejecución de cada subproceso y detecta si un subproceso no se completa dentro de un límite de tiempo especificado.

Mecanismos de Checkpoint y Recuperación

Los mecanismos de checkpoint y recuperación se utilizan para guardar el estado de una aplicación de GPU a intervalos regulares y restaurar el estado en caso de un fallo. Al guardar periódicamente el estado de la aplicación, el sistema puede recuperarse de los fallos sin tener que reiniciar todo el cálculo desde el principio.

Los mecanismos de checkpoint y recuperación se pueden implementar en diferentes niveles de la GPU:

1. Checkpoint a nivel de aplicación: La propia aplicación es responsable deAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos al español:

2. Checkpointing a nivel de aplicación: La aplicación es responsable de guardar su estado a intervalos regulares. Esto se puede hacer guardando explícitamente el contenido de la memoria y los registros en un archivo de punto de control.

3. Checkpointing a nivel del sistema: El sistema de tiempo de ejecución o el controlador de la GPU es responsable de guardar el estado de la aplicación. Esto se puede hacer de manera transparente para la aplicación, sin requerir modificaciones en el código de la aplicación.

4. Checkpointing a nivel de hardware: El hardware de la GPU proporciona soporte para guardar y restaurar el estado de la aplicación. Esto se puede hacer utilizando mecanismos de hardware dedicados, como memoria no volátil o registros de propósito especial.

La Figura 10.8 ilustra un proceso típico de punto de control y recuperación.

    Ejecución Normal
          |
          |
          v
      Punto de Control
          |
          |
          v
    Ejecución Normal
          |
          |
          v
       Fallo
          |
          |
          v
        Restaurar
          |
          |
          v
    Ejecución Normal

Figura 10.8: Proceso de punto de control y recuperación.

Durante la ejecución normal, el sistema guarda periódicamente el estado de la aplicación en un punto de control. Si ocurre un fallo, el sistema restaura el estado desde el punto de control más reciente y reanuda la ejecución desde ese punto.

Los mecanismos de punto de control y recuperación pueden ayudar a mejorar la confiabilidad y la resistencia de las aplicaciones de GPU, especialmente para cálculos de larga duración. Sin embargo, también introducen sobrecarga en términos de espacio de almacenamiento y tiempo de ejecución, ya que guardar y restaurar el estado requiere recursos adicionales.

Diseño para la confiabilidad y la resistencia

El diseño de GPUs para la confiabilidad y la resistencia implica una combinación de técnicas de hardware y software. Algunos principios y técnicas clave de diseño incluyen:

1. Detección y corrección de errores: Incorporar mecanismos de detección y corrección de errores, como ECC y verificación de paridad, en varios niveles de la GPU, incluyendo memorias, cachés e interconexiones.

2. Redundancia: Utilizar redundanciaComponentes de hardware de hormigas, como núcleos de repuesto o módulos de memoria, para proporcionar tolerancia a fallas y permitir una degradación gradual en presencia de fallas.

3. Punto de control y recuperación: Implementar mecanismos de punto de control y recuperación para guardar el estado de la aplicación y permitir la recuperación de fallas.

4. Contención de fallas: Diseñar la arquitectura GPU para limitar la propagación de errores y evitar que las fallas se propaguen por todo el sistema. Esto se puede lograr mediante técnicas como particionamiento, aislamiento y barreras de contención de errores.

5. Resistencia del software: Desarrollar técnicas de software, como la tolerancia a fallas basada en algoritmos (ABFT), que permitan a las aplicaciones detectar y recuperarse de errores a través de redundancia y verificación a nivel de software.

6. Programación consciente de la confiabilidad: Adaptar la programación de tareas y recursos en la GPU para tener en cuenta las características de confiabilidad de los diferentes componentes y optimizar tanto el rendimiento como la confiabilidad.

Ejemplo: Programación consciente de la confiabilidad en una GPU

Considere una GPU con múltiples núcleos, donde se sabe que algunos núcleos son más propensos a errores que otros. Un programador consciente de la confiabilidad puede asignar tareas críticas o tareas con altos requisitos de confiabilidad a los núcleos más confiables, mientras que asigna tareas menos críticas a los núcleos menos confiables.

La Figura 10.9 ilustra un enfoque de programación consciente de la confiabilidad.

    Cola de tareas
    +-------+
    | Tarea1|
    | Tarea2|
    | Tarea3|
    | Tarea4|
    +-------+
        |
        |
        v
    Programador consciente de la confiabilidad
        |
        |
        v
    +--------+--------+
    | Núcleo 1| Núcleo 2|
    |  (AR)  |  (BR)  |
    +--------+--------+
    | Tarea1 | Tarea3 |
    | Tarea2 | Tarea4 |
    +--------+--------+

Figura 10.9: Programación consciente de la confiabilidad en una GPU (AR: Alta Confiabilidad, BR: Baja Confiabilidad).

En este ejemplo, el programador asigna la Tarea1 y la Tarea2, que tienen altos requisitos de confiabilidad, al Núcleo 1, que se sabe que es másAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios de código traducidos:

Conclusión

La confiabilidad y la tolerancia a fallas son aspectos críticos del diseño y la operación de las GPU, especialmente a medida que las GPU se utilizan cada vez más en aplicaciones de seguridad crítica. Comprender los tipos de fallas y errores que pueden ocurrir en las GPU, así como las técnicas para detectar, corregir y recuperarse de estas fallas, es esencial para diseñar sistemas GPU confiables y resistentes.

Los esquemas de detección y corrección de errores, como ECC y verificación de paridad, desempeñan un papel crucial en la identificación y mitigación de errores suaves y fallas duras en varios componentes de la GPU. Los mecanismos de punto de control y recuperación permiten que el sistema guarde el estado de la aplicación y se recupere de los fallos, mejorando la resiliencia general del sistema.

Diseñar GPU para confiabilidad y resiliencia implica un enfoque integral que combina técnicas de hardware y software. La redundancia, el confinamiento de fallas, la resiliencia del software y la programación consciente de la confiabilidad son algunas de las técnicas clave que se pueden emplear para mejorar la confiabilidad y la tolerancia a fallas de las GPU.

A medida que las GPU continúen evolucionando y encuentren nuevas aplicaciones en dominios como vehículos autónomos, robótica y atención médica, garantizar su confiabilidad y resiliencia se volverá cada vez más importante. Las técnicas novedosas para la detección y corrección de errores, los puntos de control y la recuperación, y la gestión de recursos consciente de la confiabilidad serán esenciales para permitir la próxima generación de GPU confiables y tolerantes a fallas.