Intel привлекла ИИ к обнаружению ошибок у чипов в ЦОД

На Международном симпозиуме по физике надёжности (International Reliability Physics Symposium — IRPS) инженеры Intel описали метод, который с помощью обучения искусственного интеллекта с подкреплением помогает выявлять скрытые ошибки в работе процессоров. В перспективе это позволит системно повысить их надёжность.

Источник изображений: Rubaitul Azad / unsplash.com

Когда в центре обработки данных (ЦОД) один из узлов допускает ошибку в вычислениях, оператор может либо вывести его из эксплуатации и заменить, либо перевести в сегмент с менее приоритетными вычислениями. Но гораздо лучше было бы обнаруживать ошибки раньше — в идеале ещё до того, как чип попадёт в систему, когда ещё возможно внести изменения в конструкцию или производственный процесс, чтобы предотвратить их появление в будущем.

Причин возникновения ошибок может быть множество — исследователи Intel привели обширный список, и в большинстве случаев они восходят к чрезвычайно малым отклонениям в производстве. Даже если каждый из миллиардов транзисторов на чипе работоспособен, они не полностью идентичны: к ошибке могут привести мельчайшие особенности реакции отдельных транзисторов на изменения температуры, напряжения или частоты.

Чаще всего такие нюансы проявляются при работе большого количества процессоров в масштабных ЦОД, где наблюдаются высокие темпы вычислений и используется огромное количество кремниевых компонентов. На ноутбуке такие ошибки практически незаметны. В некоторых случаях сбои могут возникнуть лишь спустя месяцы после установки процессора в систему. Небольшие изменения в свойствах транзисторов со временем приводят к их деградации. В одном из примеров речь идёт об увеличении электрического сопротивления: изначально транзистор функционировал корректно и проходил стандартные тесты на короткое замыкание, но со временем его сопротивление выросло, вызвав сбой.

Предложенная Intel технология основана на уже известных методах выявления скрытых ошибок — так называемых тестах Eigen. Эти тесты предполагают, что чип многократно решает сложные математические задачи в течение определённого времени, и скрытые ошибки постепенно проявляются. Задачи включают операции с матрицами различных размеров, заполненных случайными данными. Тестов Eigen очень много, и прохождение всех заняло бы слишком много времени, поэтому производители чипов используют выборочный подход, формируя управляемые наборы — это экономит время, но не всегда эффективно в выявлении ошибок.

Инженеры Intel внедрили технологию обучения с подкреплением, которая помогла создать более эффективные тесты для процессоров Xeon, выполняющих умножение матриц с помощью инструкций fused multiply-add (FMA). Выполнение таких инструкций задействует физически значительную площадь чипа, делая его более уязвимым к скрытым дефектам: больше кремния — больше потенциальных проблем. Дефекты в этих областях могут генерировать электромагнитные поля, влияющие на другие части системы. Для экономии энергии режим FMA отключается, когда не используется, и при тестировании многократно включается и выключается, что повышает шансы выявления скрытых дефектов, которые не проявляются в стандартных тестах.

На каждом этапе программа обучения с подкреплением выбирает для потенциально дефектного чипа различные тесты. Каждая обнаруженная ошибка воспринимается системой ИИ как «награда», и со временем алгоритм обучается выбирать такие тесты, при которых вероятность выявления ошибок максимальна. Примерно после 500 циклов тестирования алгоритм определил, какой набор тестов Eigen наиболее эффективен для быстрой идентификации ошибок при выполнении инструкций FMA.

На практике эта технология оказалась в пять раз эффективнее случайного подбора тестов Eigen. Поскольку сами тесты доступны с открытым исходным кодом, другие исследователи также могут использовать обучение с подкреплением для создания собственных наборов тестов. Учёные Intel уже пошли дальше: они планируют использовать полученные данные для ускоренного выявления первопричин скрытых ошибок. Их цель — понять, существуют ли предвестники, которые могут заблаговременно предупредить о возможных сбоях, и можно ли изменить конструкцию или производственный процесс чипов, чтобы управлять этими рисками.