论文目录 | |
摘要 | 第10-12页 |
Abstract | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第14-36页 |
· 课题背景 | 第14-22页 |
· 异构并行计算机的兴起 | 第14-17页 |
· 大规模并行系统的可靠性问题 | 第17-19页 |
· 大规模异构并行计算机面临的可靠性挑战 | 第19-22页 |
· 容错研究基础 | 第22-24页 |
· 容错基本概念 | 第22-23页 |
· 故障类型 | 第23-24页 |
· 故障模型 | 第24页 |
· 相关研究工作 | 第24-31页 |
· 容错常用方法 | 第24-26页 |
· Rollback-recovery 容错技术分析 | 第26-27页 |
· TMR 容错技术分析 | 第27-28页 |
· Checkpointing 容错技术分析 | 第28-29页 |
· 优化checkpoint 的相关研究 | 第29-30页 |
· 异构并行计算机现有容错方法 | 第30-31页 |
· 本文主要研究内容 | 第31-33页 |
· 本文主要工作和创新 | 第33-34页 |
· 论文结构 | 第34-36页 |
第二章 计算可接受模型 | 第36-48页 |
· 面向一般计算系统的计算可接受模型 | 第36-38页 |
· 面向异构并行计算系统的计算可接受模型 | 第38-40页 |
· 容错机制对异构系统可接受度的影响 | 第40-46页 |
· 带TMR 异构系统可接受模型分析 | 第40-43页 |
· 带C/R 异构系统可接受模型分析 | 第43-46页 |
· 本章小结 | 第46-48页 |
第三章 基于异构系统故障传播行为分析的应用级checkpoint 的数据量优化方法 | 第48-68页 |
· 问题背景 | 第48-53页 |
· CG 调用 | 第48-50页 |
· CG 调用流图 | 第50-52页 |
· 异构系统故障传播与CG 调用流图 | 第52-53页 |
· 异构系统故障传播行为 | 第53-58页 |
· CG 间故障传播 | 第54-55页 |
· G 点内故障传播 | 第55-58页 |
· 异构系统的应用级checkpoint 数据优化方法 | 第58-62页 |
· 基于故障传播行为的checkpoint 数据分析 | 第58-60页 |
· Checkpoint 的位置选择 | 第60-62页 |
· 实验评估 | 第62-67页 |
· 实验方法 | 第62-63页 |
· 实验结果 | 第63-67页 |
· 本章小结 | 第67-68页 |
第四章 异构系统应用级checkpoint 的优化设置研究 | 第68-92页 |
· 问题背景 | 第68-71页 |
· 异构系统程序特征分析 | 第68-70页 |
· 问题提出 | 第70-71页 |
· 全局checkpoint 数据保存开销最小化问题 | 第71-86页 |
· 场景一:基于同步机制的checkpoint 优化设置 | 第71-78页 |
· 场景二:基于异步机制的checkpoint 优化设置 | 第78-84页 |
· Checkpoint 数据保存偏移量设置优化问题 | 第84-86页 |
· 实验评估 | 第86-89页 |
· 实验方法 | 第86-87页 |
· 实验结果 | 第87-89页 |
· 本章小结 | 第89-92页 |
第五章 面向GPU 的多副本容错技术 | 第92-114页 |
· 基于冗余线程的GPU 多副本容错技术的基本思想 | 第92-95页 |
· 问题背景 | 第92-93页 |
· 解决方案 | 第93-95页 |
· RB-TMR 的设计和实现方法 | 第95-103页 |
· 创建冗余代理 | 第96-97页 |
· 基于RB-TMR 机制的GPU Kernel 的设计 | 第97-100页 |
· 比较与投票 | 第100-103页 |
· RB-TMR 编译工具的设计与实现 | 第103-107页 |
· RB-TMR 的编译实现框架 | 第103-104页 |
· 前端分析器 | 第104页 |
· 数据流分析器 | 第104-106页 |
· 代码重写器 | 第106-107页 |
· 性能评估 | 第107-112页 |
· 实验方法 | 第107-108页 |
· 实验结果 | 第108-112页 |
· 本章小结 | 第112-114页 |
第六章 结论与展望 | 第114-116页 |
· 工作总结 | 第114-115页 |
· 研究展望 | 第115-116页 |
致谢 | 第116-118页 |
参考文献 | 第118-130页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第130-132页 |
作者在学期间参加的科研项目 | 第132
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