W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Predictive Reliability and Fault Management in Exascale Systems: State of the Art and Perspectives

Autorzy

[ 1 ] Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, Polska Akademia Nauk | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2020

Opublikowano w

ACM Computing Surveys

Rocznik: 2020 | Tom: 53 | Numer: 5

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
Streszczenie

EN Performance and power constraints come together with Complementary Metal Oxide Semiconductor technology scaling in future Exascale systems. Technology scaling makes each individual transistor more prone to faults and, due to the exponential increase in the number of devices per chip, to higher system fault rates. Consequently, High-performance Computing (HPC) systems need to integrate prediction, detection, and recovery mechanisms to cope with faults efficiently. This article reviews fault detection, fault prediction, and recovery techniques in HPC systems, from electronics to system level. We analyze their strengths and limitations. Finally, we identify the promising paths to meet the reliability levels of Exascale systems

Strony (od-do)

1 - 32

DOI

10.1145/3403956

URL

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3403956

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

200

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

200