超级计算机正面临日益严峻的弹性问题

随着超级计算机的功能变得越来越强，它们也变得更容易出现故障，这归因于内置部件的数量越来越多。近日出席在盐湖城举行的SC12超级计算机大会的几名研究人员提出了一些解决方案，有望解决这个日益严峻的问题。

今天的高性能运算(HPC)系统可能拥有10万个或更多的节点，而每个节点都是由内存、处理器、总线及其他电路等多个部件制造而成的。北卡罗来纳州立大学的博士生David Fiala在SC12大会上演讲时表示，从统计数字上来看，所有这些部件必然会在某个时候出现故障;一旦出现了故障，就会导致超级计算机停止运行。

当然，这个问题不是什么新问题。美国劳伦斯•利弗莫尔国家实验室拥有600个节点的ASCI(加速战略计算计划)White超级计算机当初在2001年投入使用时，平均无故障时间(MTBF)只有短短的5小时，这在很大程度上归咎于部件故障频出。Fiala表示，后来经过一番调校后，ASCI White的MTBF延长到了55个小时。

但是随着超级计算机节点的数量越来越多，这个问题也会越来越严峻。Fiala说：“这方面必须得采取相应的办法。随着我们跨入到百亿次计算(exascale)时代，这个问题只会更加严峻。”他表示，就计算能力而言，未来十年的超级计算机将是今天的超级计算机的十倍。

Fiala表示，如今处理系统故障的技术和方法可能并不具有很强的扩展性。他以设置检查点(checkpointing)这个方法为例：某个运行中的程序被暂时停止，其状态保存到磁盘上;要是该程序之后崩溃，系统就可以从上一个检查点重启任务。

据Fiala声称，设置检查点这种方法存在的问题是，随着节点数量增多，设置检查点所需的系统开销也随之加大，而且急剧加大。举例说，在一台拥有10万个节点的超级计算机上，只有大约35%的活动与执行作业有关。Fiala估计，其余活动将被设置检查点以及一旦系统出现故障，就会进行的恢复操作所占用。

Fiala表示，由于百亿次计算系统需要种种的额外硬件(这种系统可能由上百万或更多个部件制造而成)，系统的可靠性就必须提高100倍，那样才能维持与如今的超级计算机同样的MTBF。

Fiala介绍了他和其他研究员共同研发的有助于提高稳定性的技术。这项技术解决了静态数据毁坏问题，这个问题具体是指系统将数据写入到磁盘时，出现了错误，但又没有被检测出来。

从根本上来说，研究人员采用的方法是指，同时运行某个程序的多个副本(或“克隆版”)，然后比对答案。名为RedMPI的软件与消息传递接口(MPI)一同运行，后者是个函数库，用于将运行中的应用程序分隔到多台服务器上，那样程序的不同部分就可以并行执行。

RedMPI会拦截并复制应用程序发送的每一个MPI消息，然后将消息副本发送到程序的一个克隆版(或多个克隆版)。如果不同的克隆版计算出不同的答案，那么就会迅速重新计算数字，这样可以节省再次运行整个程序所需的时间和资源。

Fiala说：“实现冗余机制并不需要高昂成本。所需的处理器核心数量可能很多，但是这避免了需要重写操作以及检查点重启操作。当然，另一个办法就是只要重新运行作业，直到你认为获得了正确的答案。”

Fiala建议每个程序做二个备用副本，实现三重冗余机制。虽然运行中的程序做多个副本一开始可能要耗费更多的资源，但是久而久之，它实际上更高效，那是由于程序不需要重新运行就可以检查答案。此外，多个副本在运行时，可能不需要设置检查点，这也有望省下系统资源。

出席会议的加利福尼亚大学圣克鲁兹分校计算机学教授Ethan Miller说：“我认为，确保冗余机制这个想法实际上是个好点子。就非常庞大的计算(涉及成千上万个节点)而言，肯定会出现错误可能悄然发生的情况。”但是他表示，考虑到这类冗余机制可能带来的庞大网络流量，这个方法也许不是很适合。他倒是建议，在同一组节点上运行所有的应用程序，这样有望尽量减少节点与节点之间的通信流量。

在另一场报告会上，伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校的博士生Ana Gainaru则介绍了一种方法：分析日志文件，从而预测系统何时可能出现故障。

这种方法把信号分析和数据挖掘结合起来。信号分析用来确定正常行为的特点，那样当故障出现时，就很容易发现故障。数据挖掘则寻找不同的已报告错误之间的关联性。其他研究人员表明，诸多故障有时彼此相互关联;据Gainaru表示，那是由于某一项技术出现的故障可能会影响其他技术的性能。比如说，当网卡出现故障时，很快就会妨碍依靠网络通信的其他系统进程。

研究人员发现，70%的关联故障提供了10多秒的机会窗口。换句话说，发现故障的第一个征兆后，系统在更严重的故障出现之前最多有10秒时间来保存其处理的工作，或者将工作转移到另一个节点上。Gainaru说：“可以将故障预测与其他容错技术或方法结合运用。”

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