- 隨著晶體管幾何形狀的縮小和系統復雜性的擴展，一個令人不安的事實變得越來越難以忽視：靜默數據損壞（SDC）比大多數系統架構師想象的更常見、更嚴重。這些錯誤不會留下任何痕跡，因此很難識別。然而，一個模型可能會扭曲獨立節點之間的模型權重，從而悄悄地破壞可能持續數周、涉及超過 25,000 個 GPU、成本超過 1 億美元的訓練運行。即便在驗證和測試方面投入巨大，未被檢測到的故障仍在大規模 AI 部署中挑戰著芯片的可靠性。如果單個芯片在同步期間引入靜默錯誤，則損壞可能會在整個集群中傳播。IEEE 研究表明，軟錯誤
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靜默數據損壞 兩階段檢測 AI處理器
- 靜默數據損壞 （SDC），有時稱為位衰減或靜默數據錯誤 （SDE），是指標準錯誤檢查機制未檢測到的數據錯誤，可能導致重大數據丟失或計算錯誤。SDC 可能導致訓練不準確、預測錯誤和性能不可靠。檢測 SDC 需要專門的技術和工具。SDC 可以是瞬態的，也可以是隨機的。瞬態 SDC 可能是由中微子或 α 粒子等輻射事件引起的。中微子和 α 粒子很難預測，更難阻止。幸運的是，它們也很罕見，對數據中心和大多數 AI 系統中的 SDC 沒有顯著貢獻。SDC 更大、更嚴重的來源是由 IC 缺陷導致的
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AI 檢測 糾正 靜默數據損壞
靜默數據損壞介紹
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