デバッグ情報とシグナルを用いたメモリエラーの修復

情報処理学会

説明

Approximate Computing は新しい省電力化手法であり，定められたハードウェアの処理時間や比率を変更することによって，通常では達成できないレベルでの電力削減が見込める．しかし，副作用としてデータのエラー率が上昇し，アプリケーションの実行に影響を及ぼし実行が中断されることもある．特に，エラーによって浮動小数点が NaN へ変化すると，実行が継続できなくなる要因となる．本研究は，Approximate Computing をメインメモリへ適用した環境を想定し，浮動小数点のデータに致命的なエラーが起きた場合に，実行が継続でき効果的にデータを修復する手法を提案する．NaN による例外をシグナルによって検知し，メモリやレジスタを書き換えて実行を継続させる．書き換える値には，デバッグ情報から得られるデータの型や論理的構造をもとに周辺データを取得して元のデータを推測する．提案システムを実装し，擬似的な Approximate Computing 適用環境の中で，エラーが起きても継続して実行ができることを確認した．またデバッグ情報を基に推測してデータを修復することで，計算結果への誤差を抑えることも確認できた．

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