CPU có thường xuyên mắc lỗi tính toán không?

Trong Ghi chú của Dijkstra về Lập trình có cấu trúc , ông nói rất nhiều về khả năng chứng minh của các chương trình máy tính như là các thực thể trừu tượng. Như một hệ quả tất yếu, ông nhận xét cách kiểm tra là không đủ. Ví dụ, ông chỉ ra một thực tế là không thể kiểm tra hàm nhân f (x, y) = x * y cho bất kỳ giá trị lớn nào của x và y trên toàn bộ phạm vi của x và y. Câu hỏi của tôi liên quan đến linh tinh của anh ấy. nhận xét về "phần cứng tệ hại". Tôi biết bài tiểu luận được viết vào những năm 1970 khi phần cứng máy tính kém tin cậy hơn, nhưng máy tính vẫn không hoàn hảo, vì vậy đôi khi chúng phải mắc lỗi tính toán . Có ai biết mức độ thường xuyên xảy ra hoặc nếu có bất kỳ số liệu thống kê về điều này?

Lỗi thực tế / thực tế trong thiết kế của CPU sang một bên, tôi nghĩ rằng bạn đang tìm kiếm Câu hỏi SO này: Tia vũ trụ. Xác suất họ sẽ ảnh hưởng đến một chương trình là gì . Tôi không thể nhận được báo giá từ nó vì SO bị chặn lại tại nơi làm việc ở đây ( thở dài ).

Bỏ qua những điều trên, tôi dường như nhớ lại rằng có một số lỗi tính toán của FPU trong những Pentium đầu tiên, vì vậy chúng chắc chắn không thể sai được.

Tôi không có bằng chứng cứng trong tay, nhưng ruột của tôi nói với tôi rằng bạn có lẽ nên quan tâm nhiều hơn về các bit của Cache / RAM / Đĩa bị hỏng sau đó tính toán không chính xác.

Một vấn đề lớn trong việc trả lời câu hỏi này hiện nay là các nhà sản xuất CPU bọc lỗi cho chip trong NDA (Thỏa thuận không tiết lộ). Intel làm điều này, IIRC.

Nhiều nhà sản xuất ít bí mật đưa ra các chỉnh sửa cho bảng dữ liệu, nhưng không cho bạn biết điều gì đã thay đổi, vì vậy trừ khi bạn thích so sánh tất cả 300 trang, bạn sẽ gặp khó khăn khi nói.

Đã có rất nhiều hướng dẫn tồi trong CPU, xem báo cáo nhân Linux mà nó tìm thấy khi khởi động là thú vị vừa phải.

Rất liên quan là Google giấy về lỗi bộ nhớ, chúng phổ biến hơn bạn nghĩ. "Lỗi DRAM trong tự nhiên: Nghiên cứu thực địa quy mô lớn" Schoeder, Pinheiro và Weber Xuất bản lần đầu trên ACM SIGMETRICS vào năm 2009. Tái bản trong Truyền thông của ACM tháng 2 năm 2011

Tất cả những lỗi bộ nhớ này có ý nghĩa gì đối với bạn, đó là nếu không có bộ nhớ ECC, bạn sẽ nhận được các phép tính sai.

Quay lại khi tôi làm việc cho một nhà cung cấp phần cứng, người ta khẳng định rằng không có CPU nào được chế tạo là không có lỗi. Và đó chỉ là lỗi logic. Thông thường, nhà sản xuất tìm thấy hầu hết trong số họ và hô hấp chip hoặc tìm các cài đặt BIOS hoạt động xung quanh chúng. Nhưng ngoài thực tế, những thứ như tia vũ trụ thỉnh thoảng lật một chút trong bộ nhớ (và bộ nhớ thường có các bit chẵn lẻ hoặc mạch SECDED để cứu thịt xông khói của bạn), luôn có một cơ hội hữu hạn rằng một bit sẽ được đọc không chính xác. Lưu ý rằng các bit không phải là số 0 và số logic thực sự, nhưng những thứ ồn ào như điện áp và dòng điện và có nhiễu hữu hạn trong hệ thống luôn có khả năng sẽ đọc được một bit sai. Vào thời xưa (với tư cách là một lập trình viên ứng dụng), tôi đã tìm thấy một vài lỗi CT -both thuộc loại logic xấu và của đơn vị X trong CPU Y đôi khi mang lại cho tôi loại kết quả xấu, thời gian để có được những kẻ CTNH để thay thế một loạt chip. Các mạch thực tế trôi theo thời gian và sử dụng, và nếu thiết bị của bạn đã sẵn sàng để thất bại, bạn có thể bắt đầu nhận các lỗi bit, đặc biệt là nếu bạn đang ép xung hoặc vượt quá phạm vi hoạt động được đề xuất.

Đây là một vấn đề thực sự đối với siêu máy tính, trong đó các tính toán liên quan đến các hoạt động của dấu phẩy động 1e18 trở lên được dự tính.

Nội dung sau đây có thể là về lỗi tính toán trong GPU.

Khi có đủ thời gian, Intel i7-3610QM và Nvidia GeForce GTX 660 sẽ không đồng ý với nhau theo cùng một hướng dẫn. (cuda 5.5, tính toán_20, sm_20)

Vì vậy, một người còn lại để kết luận rằng một trong hai người mắc lỗi.

Trong một tiêu chuẩn nghiên cứu khả thi mô phỏng hạt tôi nhận thấy rằng sau một nghìn lần biến đổi độ chính xác gấp đôi (các phép biến đổi bao gồm sin, cos, phép nhân, phép chia, phép cộng và phép trừ) bắt đầu xuất hiện.

Tôi sẽ cung cấp cho bạn một đoạn trích số nhỏ để so sánh (số thứ nhất luôn là CPU, GPU thứ hai)

-1.4906010142701069
-1.4906010142701074

-161011564.55005690
-161011564.55005693

-0.13829959396003652
-0.13829959396003658

-16925804.720949132
-16925804.720949136

-36.506235247679221
-36.506235247679228

-3.3870884719850887
-3.3870884719850896

(lưu ý rằng không phải mọi chuỗi biến đổi đều gây ra lỗi)

Mặc dù lỗi tối đa gần như không đáng kể (0.0000000000000401%)nhưng nó vẫn tồn tại và góp phần gây ra lỗi tích lũy.

Bây giờ lỗi này có thể là do sự khác biệt trong việc thực hiện một trong các thư viện nội tại. Thật vậy, có vẻ như GPU thích làm tròn hoặc cắt bớt nơi CPU làm tròn. Thật kỳ lạ, điều này dường như chỉ xảy ra trên các số âm.

Nhưng vấn đề là các hướng dẫn giống hệt nhau không nhất thiết được đảm bảo để trả về kết quả giống hệt nhau, ngay cả trên các máy kỹ thuật số.

Tôi hy vọng điều này đóng góp.

EDIT dưới dạng sidenote: Trong trường hợp lỗi số học GPU, điều này (ctrl + f "GPU đầu tiên có hỗ trợ bộ nhớ ECC") cũng có thể được quan tâm, mặc dù không nhất thiết liên quan đến các lỗi ở trên.

Xét về những gì bạn coi là "CPU" thực tế (đơn vị thực thi, đường ống..ect) thì điều đó không bao giờ xảy ra. Có một vấn đề được biết đến với một trong những hương vị Pentium một thời gian trước, nhưng đó là vấn đề duy nhất mà tôi từng nghe nói. Bây giờ, nếu bạn xem xét các bộ chip được tích hợp trong bộ xử lý hoặc ít nhất là cùng một bao bì như bộ điều khiển USB, bộ điều khiển TSEC, bộ điều khiển DMA hoặc bộ điều khiển bộ nhớ thì có rất nhiều lỗi. Tôi nghi ngờ có bất kỳ loại dữ liệu thống kê về điều đó mặc dù.

Một vấn đề "phần cứng tệ hại" khác cần xem xét trong bối cảnh này là phần cứng dấu phẩy động vốn đã "mất": nó có độ chính xác hạn chế và với số lượng đủ lớn (xem lại trích dẫn Dijkstra ban đầu), bạn sẽ không thể phân biệt giữa xvà x + 1, hoặc thậm chí x + 1000000. Bạn có thể nhận được các thư viện dấu phẩy động chính xác "vô hạn", nhưng chúng chậm và cuối cùng vẫn bị giới hạn bởi bộ nhớ khả dụng.

Nói tóm lại, Dijkstra đã làm việc trong lĩnh vực lý thuyết và phần cứng / phần mềm thực sự không phù hợp với lý tưởng lý thuyết rất tốt. (Hãy nhớ rằng, "máy Turing" ban đầu đã chỉ định một băng giấy vô hạn.)