Enhancing Fault Tolerance in Exascale Systems: Algorithm-Based Approaches
As the number of cores in systems increases, the Mean Time To Failure (MTTF) decreases, posing severe challenges in future exascale computing environments. Our research aims to address fail-stop failures without deploying backup nodes, focusing on algorithm-based fault tolerance. We explore methods like Minimum Data Intersection, Passive Replication, and summary-based techniques in developing fault-tolerant parallel data-intensive algorithms. Our experimental results reveal the impact of summary exchange frequency on total execution time amid varying failures, offering promising solutions for resilient computing.
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