LCFI：一种用于研究 HPC 程序中有损压缩误差传播的故障注入工具
分布式、并行与集群计算
2020-11-24 v4
摘要
由于生成的数据量不断增加，误差有界的有损压缩在当今极端规模 HPC 应用中变得越来越重要，因为它已被广泛用于原位可视化、数据流强度降低、存储缩减、I/O 性能提升、检查点/重启加速、内存占用减少等。尽管许多工作针对不同的误差有界有损压缩器优化了比率、质量和性能，但现有工作均未尝试系统地理解由于误差传播导致的有损压缩误差对 HPC 应用的影响。在本文中，我们提出并开发了一种有损压缩故障注入工具，称为 LCFI。据我们所知，这是第一个帮助有损压缩器开发者和用户系统地、全面地理解有损压缩误差对 HPC 程序影响的故障注入工具。本工作的贡献有三方面：(1) 我们提出了一种高效的误差注入方法，该方法基于对不同最先进压缩器的压缩误差的统计分析。(2) 我们构建了一个高度适用、可定制、易于使用并能生成自顶向下综合结果的故障注入器，并演示了 LCFI 的使用。(3) 我们在四个具有代表性的 HPC 基准测试上用不同的抽象故障模型评估了 LCFI，并对误差传播及其对程序输出的影响做出了若干观察。
引用
@article{arxiv.2010.12746,
title = {LCFI: A Fault Injection Tool for Studying Lossy Compression Error Propagation in HPC Programs},
author = {Baodi Shan and Aabid Shamji and Jiannan Tian and Guanpeng Li and Dingwen Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12746},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 6 figures, 2 tables, 8 listings, published by IWBDR workshop at IEEE BigData' 20