فصل 10: قابلیت اطمینان و تحمل خطا در طراحی GPU

همانطور که GPU ها در کاربردهای ایمنی-حیاتی مانند خودروهای خودران، ربات ها و دستگاه های پزشکی گسترش می یابند، اطمینان از قابلیت اطمینان و تحمل خطای آنها بسیار مهم می شود. GPU ها در معرض انواع مختلفی از خطاها و خطاهایی هستند که می توانند منجر به شکست سیستم، فساد داده ها یا نتایج نادرست شوند. در این فصل، ما انواع خطاها و خطاها در GPU ها، طرح های تشخیص و اصلاح خطا، مکانیزم های بازیابی و بازیابی، و اصول طراحی برای قابلیت اطمینان و مقاومت را بررسی خواهیم کرد.

انواع خطاها و خطاها در GPU ها

خطاها و خطاها در GPU ها را می توان بر اساس منشأ، مدت زمان و تأثیر آنها بر سیستم در چندین دسته طبقه بندی کرد. درک این انواع مختلف خطاها و خطاها برای توسعه استراتژی های کاهش موثر حیاتی است.

خطاهای نرم

خطاهای نرم، که به عنوان خطاهای گذرا نیز شناخته می شوند، خطاهای موقتی هستند که توسط عوامل خارجی مانند اشعه کیهانی، ذرات آلفا یا تداخل الکترومغناطیسی ایجاد می شوند. این خطاها به سخت افزار آسیب دائمی وارد نمی کنند و می توانند با بازنویسی داده های تحت تأثیر یا راه اندازی مجدد عملیات تحت تأثیر اصلاح شوند.

خطاهای نرم می توانند در بخش های مختلف GPU ظاهر شوند، مانند:

1. فلیپ-فلاپ ها و قفل ها: یک رویداد تک حادثه (SEU) می تواند باعث تغییر وضعیت یک فلیپ-فلاپ یا قفل شود، که منجر به داده یا جریان کنترل نادرست می شود.

2. سلول های SRAM: خطاهای نرم در سلول های SRAM، مانند آنهایی که در حافظه کش و فایل های ثبت استفاده می شوند، می توانند داده های ذخیره شده را فاسد کنند.

3. سلول های DRAM: اگرچه کمتر از خطاهای نرم SRAM رایج هستند، سلول های DRAM نیز ممکن است به دلیل عوامل خارجی دچار وارونگی بیت شوند.

شکل 10.1 تأثیر یک خطای نرم بر یک فلیپ-فلاپ را نشان می دهد.

           اشعه کیهانی
               |
               |
               v
        +------------+
        |            |
D ----->|  Flip-Flop |----> Q
        |            |
        +------------+
               |
               |
               v
```اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند و خود کد ترجمه نشده است.

           خطای نرم

شکل 10.1: خطای نرم ناشی از برخورد یک پرتو کیهانی با یک فلیپ-فلاپ.

خطاهای سخت

خطاهای سخت، که به عنوان نقص‌های دائمی نیز شناخته می‌شوند، نقص‌های فیزیکی برگشت‌ناپذیر در سخت‌افزار هستند که با گذر زمان باقی می‌مانند. این خطاها می‌توانند ناشی از نقص‌های ساخت، فرسودگی یا آسیب فیزیکی به دستگاه باشند.

مثال‌هایی از خطاهای سخت در GPU‌ها عبارتند از:

1. خطاهای گیر کردن در حالت: یک سیگنال یا عنصر ذخیره‌سازی به طور دائمی در مقدار منطقی '0' یا '1' گیر کرده است، بدون توجه به ورودی.

2. خطاهای پل زدن: دو یا چند خط سیگنال به طور اتفاقی به هم متصل شده‌اند، باعث ایجاد اتصال کوتاه می‌شوند.

3. خطاهای باز: یک خط سیگنال به طور اتفاقی قطع شده است، باعث ایجاد یک مقدار شناور یا نامشخص می‌شود.

4. خطاهای تأخیر: یک سیگنال زمان بیشتری از حد انتظار برای انتشار در یک مسیر نیاز دارد، منجر به نقض زمان‌بندی می‌شود.

شکل 10.2 مثالی از یک خطای گیر کردن در حالت در یک دروازه منطقی را نشان می‌دهد.

        خطای گیر کردن در حالت 0
               |
               |
               v
           +---+
        -->| & |-->
           |   |
        -->|   |
           +---+

شکل 10.2: خطای گیر کردن در حالت 0 در یک دروازه AND.

خطاهای گذرا

خطاهای گذرا خطاهایی هستند که به طور متناوب رخ می‌دهند و به طور مداوم بازتولید آنها دشوار است. این خطاها می‌توانند ناشی از عوامل مختلفی باشند، مانند:

1. سخت‌افزار حاشیه‌ای: اجزایی که در نزدیکی محدوده مشخص شده خود کار می‌کنند، آنها را در برابر عوامل محیطی یا پیری آسیب‌پذیرتر می‌کند.

2. عوامل محیطی: نوسانات دما، تغییرات ولتاژ یا تداخل الکترومغناطیسی می‌توانند باعث ایجاد خطاهای گذرا شوند.

3. اثرات پیری: با افزایش سن دستگاه، برخی اجزا ممکن است به دلیل فرسودگی یا تخریب بیشتر در معرض خطاهای گذرا قرار گیرند.

خطاهای گذرا چالش قابل توجهی برای تشخیص و اصلاح خطا ایجاد می‌کنند، زیرا ممکن است توسط تست‌ها یا تکنیک‌های نظارتی سنتی ثبت نشوند.

فساد داده‌های خاموش

فساد داده‌های خاموش (SDC) به خطاهایی اشاره دارد که داده‌ها را بدون باینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند و خود کد ترجمه نشده است.

تشخیص خطای بدون علامت (SDC) توسط سخت‌افزار یا نرم‌افزار. SDC می‌تواند به نتایج نادرست یا شکست‌های سیستم منجر شود که ممکن است برای مدت طولانی بدون توجه باقی بمانند.

مثال‌هایی از SDC در GPU ها شامل موارد زیر است:

1. خطاهای حسابی: نقص در واحدهای حسابی، مانند جمع‌کننده ها یا ضرب‌کننده ها، می‌تواند نتایج نادرست را بدون ایجاد هیچ پرچم خطایی تولید کند.

2. خطاهای حافظه: خطاهای نرم یا نقص‌های سخت در سلول‌های حافظه می‌توانند داده را بدون تشخیص توسط مکانیزم‌های بررسی خطا، خراب کنند.

3. خطاهای جریان کنترل: نقص در منطق کنترل یا رمزگشایی دستورالعمل‌ها می‌تواند باعث انحراف برنامه از مسیر اجرای مورد نظر شود بدون اینکه هیچ استثنایی ایجاد کند.

SDC به ویژه خطرناک است زیرا می‌تواند از طریق سیستم انتشار یابد و بر خروجی نهایی تأثیر بگذارد بدون هیچ نشانه‌ای قابل مشاهده. شناسایی و کاهش SDC نیازمند ترکیبی از تکنیک‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری است.

طرح‌های تشخیص و اصلاح خطا

برای کاهش تأثیر نقص‌ها و خطاها در GPU ها، طرح‌های مختلف تشخیص و اصلاح خطا توسعه یافته است. این طرح‌ها به دنبال شناسایی وجود خطاها و در برخی موارد اصلاح آنها هستند تا عملکرد صحیح سیستم تضمین شود.

بررسی پریتی

بررسی پریتی یک تکنیک ساده تشخیص خطا است که یک بیت اضافی (بیت پریتی) به هر کلمه داده اضافه می‌کند تا تعداد کل بیت‌های '1' یا زوج (پریتی زوج) یا فرد (پریتی فرد) باشد. با بررسی پریتی کلمه داده، می‌توان خطاهای تک‌بیتی را تشخیص داد.

شکل 10.3 مثالی از بررسی پریتی زوج را نشان می‌دهد.

    کلمه داده: 1011010
    بیت پریتی:      1
    ارسال شده: 10110101

    دریافت شده:   10110111
    بیت پریتی:      0
    خطا تشخیص داده شد!

شکل 10.3: بررسی پریتی زوج برای تشخیص خطا.

بررسی پریتی می‌تواند در اجزای مختلف GPU مانند ثبات‌ها، حافظه‌های کش و رابط‌های حافظه اعمال شود. با این حال، بررسی پریتی فقط می‌تواند خطاهای تک‌بیتی را تشخیص دهد و نمی‌تواند خطاها را اصلاح کند.

کدهای اصلاح خطا (ECC)

کدهای اصلاح خطا (ECC) ...اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند و خود کد تغییر نکرده است.

طرح‌های پیشرفته‌تر تشخیص و اصلاح خطا که نه تنها می‌توانند خطاها را تشخیص دهند، بلکه می‌توانند آنها را نیز اصلاح کنند. ECC با افزودن بیت‌های اضافی به داده‌ها کار می‌کند، که به گیرنده امکان می‌دهد تا تعداد محدودی از خطاهای بیتی را شناسایی و اصلاح کند.

یکی از طرح‌های رایج ECC، کد تصحیح خطای تک‌بیتی و تشخیص خطای دو‌بیتی (SECDED) است، که می‌تواند خطاهای تک‌بیتی را اصلاح و خطاهای دو‌بیتی را تشخیص دهد. کدهای SECDED اغلب در سیستم‌های حافظه مانند DRAM و حافظه‌های کش برای محافظت در برابر خطاهای نرم استفاده می‌شوند.

شکل 10.4 مثالی از کد SECDED را نشان می‌دهد.

    داده: 1011010
    بیت‌های ECC:    01101
    ارسال شده: 101101001101

    دریافت شده:   101101011101
                           ^
                           |
                       خطای بیت

    اصلاح شده:  101101001101

شکل 10.4: کد SECDED برای اصلاح و تشخیص خطا.

سایر طرح‌های ECC مانند کدهای Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) و کدهای Reed-Solomon می‌توانند چندین بیت خطا را اصلاح کنند، اما با هزینه افزایش اضافی و پیچیدگی بیشتر.

اجرای مجدد اضافی

اجرای مجدد اضافی یک تکنیک است که همان محاسبه را چندین بار، چه بر روی همان سخت‌افزار و چه بر روی واحدهای سخت‌افزاری مختلف، انجام می‌دهد و نتایج را مقایسه می‌کند تا خطاها را تشخیص دهد. اگر نتایج مطابقت نداشته باشند، خطایی تشخیص داده می‌شود و سیستم می‌تواند اقدامات مناسبی را انجام دهد، مانند تلاش مجدد برای محاسبه یا شروع فرآیند بازیابی.

اجرای مجدد اضافی می‌تواند در سطوح مختلفی در GPU پیاده‌سازی شود:

1. اضافه‌کاری در سطح دستور: هر دستور چندین بار اجرا می‌شود و نتایج قبل از ثبت در فایل ثبت یا حافظه مقایسه می‌شوند.

2. اضافه‌کاری در سطح رشته: چندین رشته همان محاسبه را انجام می‌دهند و نتایج آنها برای تشخیص خطا مقایسه می‌شوند.

3. اضافه‌کاری در سطح کرنل: کل کرنل چندین بار اجرا می‌شود و خروجی‌های نهایی برای تشخیص خطا مقایسه می‌شوند.

شکل 10.5 اضافه‌کاری در سطح رشته در یک GPU را نشان می‌دهد.

    رشته 0   رشته 1   رشته 2   رشته 3
```اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط توضیحات را ترجمه کرده‌ایم و خود کد را تغییر ندادیم.

|          |          |          |          |
|----------|----------|----------|----------|
| رایانه   | رایانه   | رایانه   | رایانه   |
+-------+  +-------+  +-------+  +-------+
|       |  |       |  |       |  |       |
|       v  |       v  |       v  |       v
+------------+------------+------------+
|          مقایسه‌کننده                 |
+------------+------------+------------+
|                                       |
|                       v               |
|                تشخیص خطا               |

شکل ۱۰.۵: افزونگی در سطح رشته برای تشخیص خطا.

اجرای افزونه می‌تواند طیف وسیعی از خطاها را شامل خطاهای نرم، نقص‌های سخت و SDC را تشخیص دهد. با این حال، این امر باعث افزایش زمان اجرا و مصرف انرژی می‌شود.

تایمرهای نگهبان

تایمرهای نگهبان مکانیزم‌های سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری هستند که اجرای GPU را پایش می‌کنند و تشخیص می‌دهند اگر سیستم پاسخ‌گو نباشد یا در انجام یک وظیفه در محدوده زمانی مشخص شده شکست بخورد. اگر تایمر نگهبان منقضی شود، این امر نشان‌دهنده وجود خطا است و سیستم می‌تواند فرآیند بازیابی را آغاز کند، مانند بازنشانی GPU یا راه‌اندازی مجدد عملیات متأثر.

تایمرهای نگهبان می‌توانند در سطوح مختلف GPU پیاده‌سازی شوند:

۱. تایمر نگهبان در سطح هسته: زمان اجرای هر هسته را پایش می‌کند و تشخیص می‌دهد اگر هسته‌ای در محدوده زمانی مشخص شده به اتمام نرسد.

۲. تایمر نگهبان در سطح رشته: زمان اجرای هر رشته را پایش می‌کند و تشخیص می‌دهد اگر رشته‌ای در محدوده زمانی مشخص شده به اتمام نرسد.

مکانیزم‌های بازیابی و بازنشانی

مکانیزم‌های بازیابی و بازنشانی برای ذخیره وضعیت یک برنامه GPU در فواصل منظم و بازیابی آن در صورت بروز خطا استفاده می‌شوند. با ذخیره دوره‌ای وضعیت برنامه، سیستم می‌تواند از خطاها بدون نیاز به راه‌اندازی مجدد محاسبات از ابتدا بازیابی شود.

مکانیزم‌های بازیابی و بازنشانی می‌توانند در سطوح مختلف GPU پیاده‌سازی شوند:

۱. بازنشانی در سطح برنامه: خود برنامه مسئول ذخیره وضعیت خود است.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط توضیحات را ترجمه کرده‌ایم، نه خود کد:

1. بازیابی سطح برنامه: برنامه‌ای که روی GPU اجرا می‌شود، مسئول ذخیره‌سازی وضعیت خود در فواصل زمانی منظم است. این کار می‌تواند با ذخیره‌سازی صریح محتوای حافظه و ثبت‌ها در یک فایل بازیابی انجام شود.

2. بازیابی سطح سیستم: سیستم زمان‌اجرای GPU یا درایور مسئول ذخیره‌سازی وضعیت برنامه است. این کار می‌تواند به صورت شفاف برای برنامه و بدون نیاز به تغییر در کد برنامه انجام شود.

3. بازیابی سطح سخت‌افزار: خود سخت‌افزار GPU از پشتیبانی برای ذخیره‌سازی و بازیابی وضعیت برنامه برخوردار است. این کار می‌تواند با استفاده از مکانیزم‌های سخت‌افزاری اختصاصی مانند حافظه غیرفرار یا ثبت‌های ویژه انجام شود.

شکل 10.8 یک فرآیند نمونه بازیابی و بازگشت را نشان می‌دهد.

    اجرای عادی
          |
          |
          v
      بازیابی
          |
          |
          v
    اجرای عادی
          |
          |
          v
       خرابی
          |
          |
          v
        بازگشت
          |
          |
          v
    اجرای عادی

شکل 10.8: فرآیند بازیابی و بازگشت.

در طول اجرای عادی، سیستم به طور دوره‌ای وضعیت برنامه را در یک بازیابی ذخیره می‌کند. اگر خرابی رخ دهد، سیستم وضعیت را از آخرین بازیابی بازیابی کرده و اجرا را از آن نقطه از سر می‌گیرد.

مکانیزم‌های بازیابی و بازگشت می‌توانند قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری برنامه‌های GPU را به ویژه برای محاسبات طولانی مدت بهبود بخشند. با این حال، آنها همچنین هزینه‌هایی را در قالب فضای ذخیره‌سازی و زمان اجرا اعمال می‌کنند، زیرا ذخیره‌سازی و بازیابی وضعیت نیاز به منابع اضافی دارد.

طراحی برای قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری

طراحی GPU‌ها برای قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری شامل ترکیبی از تکنیک‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری است. برخی از اصول و تکنیک‌های کلیدی طراحی شامل موارد زیر است:

1. تشخیص و اصلاح خطا: ادغام مکانیزم‌های تشخیص و اصلاح خطا مانند ECC و بررسی پریتی در سطوح مختلف GPU، از جمله حافظه‌ها، کش‌ها و اتصالات.

2. افزونگی: استفاده از افزونگی در اجزای کلیدی GPU برای افزایش قابلیت اطمینان.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کرده‌ام، نه کد:

قطعات سخت‌افزاری مورد نیاز مورچه، مانند هسته‌های یدکی یا ماژول‌های حافظه، برای ارائه تحمل خطا و فعال‌سازی تخریب آرام در صورت بروز خرابی‌ها.

3. بازیابی و بازنشانی: پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و بازنشانی برای ذخیره وضعیت برنامه و فعال‌سازی بازیابی از خرابی‌ها.

4. محصور کردن خطا: طراحی معماری GPU برای محدود کردن انتشار خطاها و جلوگیری از گسترش خرابی‌ها در سراسر سیستم. این می‌تواند از طریق تکنیک‌هایی مانند تقسیم‌بندی، جداسازی و موانع محتوای خطا حاصل شود.

5. انعطاف‌پذیری نرم‌افزاری: توسعه تکنیک‌های نرم‌افزاری، مانند تحمل خطای مبتنی بر الگوریتم (ABFT)، که به برنامه‌ها امکان تشخیص و بازیابی از خطاها را از طریق افزونگی و بررسی در سطح نرم‌افزار می‌دهد.

6. برنامه‌ریزی آگاه از قابلیت اطمینان: سازگار کردن برنامه‌ریزی وظایف و منابع در GPU با در نظر گرفتن ویژگی‌های قابلیت اطمینان اجزای مختلف و بهینه‌سازی برای هم عملکرد و هم قابلیت اطمینان.

مثال: برنامه‌ریزی آگاه از قابلیت اطمینان در یک GPU

در نظر بگیرید یک GPU با چندین هسته که برخی از هسته‌ها به طور معمول بیشتر در معرض خطا هستند. یک برنامه‌ریز آگاه از قابلیت اطمینان می‌تواند وظایف حیاتی یا وظایفی با نیازهای قابلیت اطمینان بالا را به هسته‌های قابل اطمینان‌تر و وظایف کم‌اهمیت‌تر را به هسته‌های کم‌اطمینان‌تر اختصاص دهد.

شکل 10.9 یک رویکرد برنامه‌ریزی آگاه از قابلیت اطمینان را نشان می‌دهد.

    صف وظایف
    +-------+
    | وظیفه1|
    | وظیفه2|
    | وظیفه3|
    | وظیفه4|
    +-------+
        |
        |
        v
    برنامه‌ریز آگاه از قابلیت اطمینان
        |
        |
        v
    +--------+--------+
    | هسته 1 | هسته 2 |
    |  (HR)  |  (LR)  |
    +--------+--------+
    | وظیفه1 | وظیفه3 |
    | وظیفه2 | وظیفه4 |
    +--------+--------+

شکل 10.9: برنامه‌ریزی آگاه از قابلیت اطمینان در یک GPU (HR: قابلیت اطمینان بالا، LR: قابلیت اطمینان پایین).

در این مثال، برنامه‌ریز وظیفه1 و وظیفه2 را که نیازهای قابلیت اطمینان بالایی دارند به هسته1 که قابل اطمینان‌تر است اختصاص می‌دهد.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

نتیجه‌گیری

قابلیت اطمینان و تحمل خطا جنبه‌های حیاتی در طراحی و عملکرد GPU هستند، به‌ویژه که GPU‌ها به طور فزاینده‌ای در کاربردهای ایمنی-بحرانی استفاده می‌شوند. درک انواع خطاها و خرابی‌هایی که در GPU‌ها ممکن است رخ دهد، همچنین تکنیک‌های شناسایی، اصلاح و بازیابی از این خطاها، برای طراحی سیستم‌های GPU قابل اطمینان و مقاوم ضروری است.

طرح‌های شناسایی و اصلاح خطا، مانند ECC و بررسی پریتی، نقش حیاتی در شناسایی و کاهش خطاهای نرم و خرابی‌های سخت در اجزای مختلف GPU ایفا می‌کنند. مکانیزم‌های بازیابی و بازنشانی امکان ذخیره‌سازی وضعیت برنامه و بازیابی از خرابی‌ها را فراهم می‌کنند، بهبود تاب‌آوری کلی سیستم را به دنبال دارند.

طراحی GPU‌ها برای قابلیت اطمینان و تاب‌آوری نیازمند رویکردی جامع است که تکنیک‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری را ترکیب می‌کند. افزونگی، محصور کردن خطا، تاب‌آوری نرم‌افزار و برنامه‌ریزی منابع با توجه به قابلیت اطمینان از جمله تکنیک‌های کلیدی هستند که می‌توان برای بهبود قابلیت اطمینان و تحمل خطای GPU‌ها به کار برد.

همانطور که GPU‌ها همچنان تکامل می‌یابند و در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران، رباتیک و مراقبت‌های بهداشتی کاربردهای جدیدی پیدا می‌کنند، تضمین قابلیت اطمینان و تاب‌آوری آن‌ها اهمیت روزافزونی پیدا می‌کند. تکنیک‌های نوآورانه برای شناسایی و اصلاح خطا، بازیابی و بازنشانی، و مدیریت منابع با توجه به قابلیت اطمینان برای توانمندسازی نسل بعدی GPU‌های قابل اطمینان و مقاوم ضروری خواهند بود.