Lỗi chip im lặng có thể làm hỏng dữ liệu

[Phi Vũ]

Các nhà nghiên cứu và vận hành trung tâm dữ liệu đang cảnh báo về lỗi "im lặng" ở chip — những sai sót phần cứng khiến chương trình trả về kết quả sai mà không báo lỗi. Vấn đề xuất hiện trên CPU, GPU và gia tốc AI, khó phát hiện và có thể gây hậu quả lớn ở quy mô lớn.

Lỗi dữ liệu im lặng là một hiện tượng khi phần cứng tạo ra kết quả sai mà hệ thống không phát hiện được — không có crash, không có cảnh báo, chỉ đơn giản là kết quả trả về không chính xác.

Nguyên nhân của lỗi​

Những lỗi này bắt nguồn từ khiếm khuyết silicon trong CPU, GPU và gia tốc AI. Nguồn gốc có thể là sai sót trong thiết kế, lỗi trong quá trình sản xuất, hoặc phát sinh sau này do lão hóa và yếu tố môi trường. Dù nhà sản xuất sàng lọc nhiều lỗi, các bài kiểm tra sản xuất thường chỉ bắt được khoảng 95–99% lỗi mô hình — nghĩa là một số chip lỗi vẫn lọt ra thị trường.

Bằng chứng thực tế​

Một số nhà vận hành trung tâm dữ liệu quy mô lớn như Meta, Google và Alibaba đã báo cáo rằng khoảng 1 trong 1.000 CPU trong đội máy của họ có thể gây ra hiện tượng nhiễu dữ liệu im lặng dưới điều kiện nhất định. Mối lo tương tự cũng xuất hiện ở GPU và gia tốc AI, nơi có hàng nghìn đơn vị số học hoạt động song song.

Tại sao khó phát hiện​

Vì bản chất "im lặng" của nó, lỗi chỉ lộ ra khi giá trị sai đi vào và lan truyền qua chương trình đến lúc trả kết quả. Trong hệ thống lớn với hàng triệu lõi, tỉ lệ lỗi nhỏ cũng có thể tạo ra hàng trăm kết quả sai mỗi ngày. Việc đo trực tiếp tần suất SDC gần như bất khả thi, nên ngành phải ước lượng và cân nhắc chi phí phòng tránh.

Chi phí và đánh đổi​

Các cơ chế phát hiện và sửa lỗi tồn tại, nhưng thường làm tăng diện tích silicon, tiêu thụ năng lượng và giảm hiệu năng. Do vậy, cần cân nhắc giữa chi phí triển khai biện pháp bảo vệ và rủi ro do lỗi gây ra, nhất là với các ứng dụng đòi hỏi tính đúng đắn cao như giao dịch tài chính hay suy luận AI quan trọng.

Giải pháp đề xuất​

Các nhà nghiên cứu kêu gọi giải pháp nhiều lớp: nâng cao kiểm thử sản xuất, giám sát ở cấp đội máy trong trung tâm dữ liệu, mô hình ước lượng lỗi tinh vi hơn, và thiết kế đồng bộ phần cứng-phần mềm để ngăn lỗi lan rộng trước khi ảnh hưởng tới kết quả cuối cùng.

Khi hệ thống tính toán càng lớn và phức tạp, thách thức là giữ được cả tốc độ lẫn tính đúng đắn mà không làm chi phí trở nên không bền vững. Đối với ngành công nghiệp, đảm bảo tin cậy dữ liệu có thể trở thành một trong những cuộc chiến kỹ thuật quan trọng trong những năm tới.

Nguồn: Digitaltrends