（本文編譯自Electronic Design）

隨著晶體管尺寸不斷縮小、系統(tǒng)復(fù)雜度持續(xù)提升，一個(gè)不容忽視的事實(shí)愈發(fā)清晰：靜默數(shù)據(jù)損壞的發(fā)生頻率和造成的影響，遠(yuǎn)超大多數(shù)系統(tǒng)架構(gòu)師的預(yù)期。這類錯(cuò)誤無跡可尋，極難識(shí)別，而單個(gè)錯(cuò)誤就可能篡改多個(gè)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的模型權(quán)重，悄然破壞一項(xiàng)可能持續(xù)數(shù)周、動(dòng)用超過2.5萬個(gè)圖形處理器（GPU）、成本超1億美元的訓(xùn)練任務(wù)。

即便在驗(yàn)證與測(cè)試環(huán)節(jié)投入巨大成本，未被檢測(cè)到的故障仍存在于大規(guī)模人工智能部署場(chǎng)景中，對(duì)芯片可靠性構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

若單個(gè)芯片在同步過程中引入靜默錯(cuò)誤，錯(cuò)誤可能會(huì)在整個(gè)集群中擴(kuò)散。電氣和電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）的研究顯示，軟錯(cuò)誤率已急劇上升——從65納米工藝下的每年一次故障，攀升至16納米工藝下的每1.5小時(shí)一次（如下圖所示）。

圖：靜默數(shù)據(jù)損壞（SDC）之類的軟錯(cuò)誤發(fā)生率顯著上升。

Meta和阿里巴巴分別報(bào)告稱，在其人工智能及云基礎(chǔ)設(shè)施中，每3小時(shí)就會(huì)出現(xiàn)一次硬件錯(cuò)誤，百萬件缺陷率（DPPM）分別為361。雖然361的百萬件缺陷率甚至數(shù)千的數(shù)值在小規(guī)模場(chǎng)景下可能不會(huì)引發(fā)警報(bào)，但在擁有數(shù)百萬臺(tái)設(shè)備的大規(guī)模集群中，情況會(huì)發(fā)生巨大變化，此時(shí)靜默數(shù)據(jù)損壞事件的發(fā)生頻率足以危及整個(gè)系統(tǒng)的可靠性。

人工智能規(guī)模擴(kuò)大，靜默數(shù)據(jù)損壞的威脅亦隨之加劇

對(duì)于不斷擴(kuò)展的生成式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工作負(fù)載（包括模型訓(xùn)練、推理及高性能人工智能應(yīng)用）而言，靜默數(shù)據(jù)損壞正成為日益嚴(yán)峻的可靠性威脅。這些流程往往將處理器推向性能極限，從而增加了靜默損壞的發(fā)生概率。

與通?？赏ㄟ^糾錯(cuò)碼緩解的內(nèi)存位翻轉(zhuǎn)不同，靜默數(shù)據(jù)損壞源于細(xì)微的計(jì)算層面故障：時(shí)序違規(guī)、老化效應(yīng)或常規(guī)半導(dǎo)體測(cè)試中遺漏的邊緣缺陷。這些錯(cuò)誤會(huì)悄然扭曲整個(gè)計(jì)算過程，但往往不會(huì)觸發(fā)警報(bào)，直到呈現(xiàn)為錯(cuò)誤輸出或潛在有缺陷的決策時(shí)才會(huì)被發(fā)現(xiàn)。人工智能系統(tǒng)規(guī)模越大、復(fù)雜度越高，此類故障發(fā)生的可能性就越大，造成的影響也越嚴(yán)重。

傳統(tǒng)冗余方法可保護(hù)內(nèi)存和通信路徑，但對(duì)執(zhí)行層面的故障幾乎無能為力，而執(zhí)行層面故障正是現(xiàn)代人工智能環(huán)境中靜默數(shù)據(jù)損壞的主要來源?，F(xiàn)實(shí)中的后果輕則是幾乎難以察覺的計(jì)算誤差，重則是影響業(yè)務(wù)的嚴(yán)重故障。行業(yè)報(bào)告已記錄多起相關(guān)案例，包括因有缺陷的CPU的數(shù)學(xué)運(yùn)算錯(cuò)誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫文件丟失，以及存儲(chǔ)應(yīng)用程序因缺陷CPU出現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)校驗(yàn)和不匹配的情況。

遏制靜默數(shù)據(jù)損壞問題的嘗試

隨著工藝節(jié)點(diǎn)不斷微縮、芯片架構(gòu)日益先進(jìn)，掃描自動(dòng)測(cè)試圖形生成（ATPG）、內(nèi)置自測(cè)試（BIST）以及基礎(chǔ)功能測(cè)試等傳統(tǒng)測(cè)試方法已難以跟上步伐。這些方法雖足以檢測(cè)出離散的制造缺陷，卻往往無法識(shí)別導(dǎo)致靜默數(shù)據(jù)損壞的更細(xì)微的半導(dǎo)體工藝偏差。

這就形成了一個(gè)長期存在的監(jiān)測(cè)盲區(qū)，凸顯了現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的必要性。據(jù)Meta稱，調(diào)試靜默數(shù)據(jù)損壞問題可能需要數(shù)月時(shí)間。排查這類無跡可尋的故障不僅需要巧思，還通常要投入大量資源。更糟糕的是，盡管耗費(fèi)了巨額成本，許多靜默數(shù)據(jù)損壞的調(diào)查仍以無果告終，這實(shí)際上加劇了不確定性。

在2023年亞洲測(cè)試會(huì)議（ITC-Asia）的一場(chǎng)會(huì)議中，博通（Broadcom）報(bào)告稱，其高達(dá)50%的靜默數(shù)據(jù)損壞調(diào)查最終未能找到解決方案，被標(biāo)記為“未發(fā)現(xiàn)故障（No Trouble Found）”。這些挑戰(zhàn)凸顯了傳統(tǒng)測(cè)試方法的局限性，也迫切需要更先進(jìn)的解決方案。

現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試同樣存在漏洞。使用預(yù)兆單元（canary circuits）的原位測(cè)試方法，往往無法監(jiān)測(cè)到實(shí)際的關(guān)鍵路徑時(shí)序裕量，該裕量可能會(huì)因芯片老化和工藝偏差而減小。正如《MRHIEP》中所提及的，隨著單芯片內(nèi)部差異的不斷增大，這一問題已變得至關(guān)重要。

定期維護(hù)測(cè)試的靈敏度也可能不足，大多只能識(shí)別明顯的故障，卻忽略了與單錯(cuò)糾正（SEC）相關(guān)的更細(xì)微問題。此外，由于測(cè)試設(shè)備會(huì)從集群中移除，這類測(cè)試缺乏原位監(jiān)測(cè)所具備的真實(shí)工作環(huán)境，導(dǎo)致那些可能引發(fā)靜默數(shù)據(jù)損壞的細(xì)微異常仍無法被檢測(cè)到。

一些機(jī)構(gòu)嘗試通過冗余計(jì)算方法克服這些局限，即在多個(gè)內(nèi)核上重復(fù)執(zhí)行計(jì)算，僅當(dāng)所有內(nèi)核都產(chǎn)生相同結(jié)果時(shí)，才認(rèn)定計(jì)算正確。盡管這種方法可以防止靜默數(shù)據(jù)損壞的擴(kuò)散，但它對(duì)硬件要求極高、成本高昂，且在超大規(guī)模場(chǎng)景下不具備可擴(kuò)展性。

解決SDC的兩階段檢測(cè)方案

隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模不斷擴(kuò)大、能源需求持續(xù)攀升，投入大量工程時(shí)間追蹤數(shù)千臺(tái)服務(wù)器中難以察覺的故障已不再具備可持續(xù)性。一種具備可擴(kuò)展性的解決方案在于更先進(jìn)的測(cè)試方法，即基于人工智能的兩階段深度數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)。

在芯片制造和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行兩個(gè)階段實(shí)施多階段檢測(cè)，既能幫助芯片制造商重獲產(chǎn)品可靠性，也能讓集群運(yùn)營商重新建立對(duì)硬件的信心。通過深度數(shù)據(jù)可視性對(duì)多個(gè)階段進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可大幅提高在易發(fā)生靜默數(shù)據(jù)損壞的組件失效前將其檢測(cè)出來的概率。

要實(shí)現(xiàn)有效檢測(cè)，測(cè)試必須突破“合格/不合格”的二元分級(jí)模式。采用考慮工藝偏差和預(yù)測(cè)性能裕量的參數(shù)分級(jí)進(jìn)行更高粒度的芯片測(cè)試，即便某些設(shè)備在技術(shù)上通過了標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試，也能標(biāo)記出異常設(shè)備。這可防止“勉強(qiáng)能用”的問題芯片流入生產(chǎn)集群。

實(shí)現(xiàn)這一級(jí)別的檢測(cè)需要轉(zhuǎn)變芯片診斷思路：從邊界檢查轉(zhuǎn)向基于嵌入式人工智能的遙測(cè)技術(shù)，對(duì)每臺(tái)設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)評(píng)估。通過在芯片中嵌入智能模塊，并將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于豐富的遙測(cè)數(shù)據(jù)，能夠在制造階段和整個(gè)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的狀態(tài)可視性。

人工智能算法可以檢測(cè)到傳統(tǒng)測(cè)試方法所忽略的細(xì)微參數(shù)偏差，并預(yù)測(cè)故障模式，在潛在漏洞導(dǎo)致靜默故障的很早之前就將其識(shí)別出來。這種前瞻性的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法能夠及早發(fā)現(xiàn)漏洞，并為芯片分檔、部署以及集群級(jí)可靠性管理提供更明智的決策依據(jù)，且無需增加大量成本或?qū)е卵诱`。

隨著人工智能規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，未被檢測(cè)到的故障所帶來的成本也將隨之上升。靜默數(shù)據(jù)損壞已不再是理論上的隱患，而是對(duì)性能、可靠性和業(yè)務(wù)構(gòu)成的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)測(cè)試方法并非為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)而設(shè)計(jì)，而融合深度數(shù)據(jù)、全生命周期監(jiān)測(cè)和人工智能驅(qū)動(dòng)分析的新解決方案則提供了一條清晰的前進(jìn)路徑。借助兩階段檢測(cè)方案，行業(yè)最終能夠在靜默數(shù)據(jù)損壞擾亂系統(tǒng)之前，搶占先機(jī)，對(duì)其進(jìn)行有效遏制。