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异构并行计算机容错技术研究

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异构并行计算机容错技术研究
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 页

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