【摘 要】
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在云计算、大数据以及人工智能蓬勃发展的数字时代,每分每秒都有大量的数据产生。为了快速高效地处理这些数据,计算机系统处理器的数量在不断增加,这导致并行应用程序在充分
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在云计算、大数据以及人工智能蓬勃发展的数字时代,每分每秒都有大量的数据产生。为了快速高效地处理这些数据,计算机系统处理器的数量在不断增加,这导致并行应用程序在充分利用这些处理器进行计算的时候,故障点数目的增多。大多数应用程序的运行时间比平均故障间隔时间长,一旦发生故障就会导致应用程序功能失效。因此,在并行计算的过程中,应用程序本身应具备一定的容错能力。检查点技术是一种常见的容错技术,但是检查点的存储,故障恢复的速度,以及容错过程中对系统性能的影响都是不容忽视的问题。无磁盘化的检查点技术可以消除磁盘的I/O性能瓶颈。但是,这给内存带来了大量存储开销。为了解决这些问题,提出了一种面向混合内存的并行重计算方法PRec(Parallel Re-computation)。PRec在DRAM(Dynamic Random Access Memory)和NVM(Non-Volatile Memory)混合内存的架构下,用重计算代替写回内存的方式来获取数据,优化检查点的存储并延长NVM的使用寿命;用并行重计算的方式来加速故障恢复,提升系统的恢复性能。具体而言,PRec首先通过离线分析技术将应用程序划分成不同的程序段,确定重计算标签和故障检测标签的位置,明确保存检查点过程中必须要保存的数据。然后,在线执行这些具有容错功能的程序代码,实现应用级的检查点的保存和出现故障后的并行恢复。在Quartz模拟的DRAM与NVM混合内存平台下,使用NPB(Nas Parallel Benchmark)测试应用集对PRec和CRIU(Checkpoint/Restore In Userspace)进行了对比评估。测试结果显示,PRec方法减少了约80%的检查点的存储开销,并且可以减少对NVM的访问,加快故障的恢复,降低能耗开销。
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