Fault-tolerant sorting networks

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mathematics, 1994.Includes bibliographical references (p. 148-150).by Yuan Ma.Ph.D

Selection in the Presence of Memory Faults, with Applications to In-place Resilient Sorting

The selection problem, where one wishes to locate the $k^{th}$ smallest element in an unsorted array of size $n$, is one of the basic problems studied in computer science. The main focus of this work is designing algorithms for solving the selection problem in the presence of memory faults. These can happen as the result of cosmic rays, alpha particles, or hardware failures. Specifically, the computational model assumed here is a faulty variant of the RAM model (abbreviated as FRAM), which was introduced by Finocchi and Italiano. In this model, the content of memory cells might get corrupted adversarially during the execution, and the algorithm is given an upper bound $\delta$ on the number of corruptions that may occur. The main contribution of this work is a deterministic resilient selection algorithm with optimal O(n) worst-case running time. Interestingly, the running time does not depend on the number of faults, and the algorithm does not need to know $\delta$. The aforementioned resilient selection algorithm can be used to improve the complexity bounds for resilient $k$-d trees developed by Gieseke, Moruz and Vahrenhold. Specifically, the time complexity for constructing a $k$-d tree is improved from $O(n\log^2 n + \delta^2)$ to $O(n \log n)$. Besides the deterministic algorithm, a randomized resilient selection algorithm is developed, which is simpler than the deterministic one, and has $O(n + \alpha)$ expected time complexity and O(1) space complexity (i.e., is in-place). This algorithm is used to develop the first resilient sorting algorithm that is in-place and achieves optimal $O(n\log n + \alpha\delta)$ expected running time.Comment: 26 page

Topics in Distributed Algorithms: On Wireless Networks, Distributed Storage and Streaming

Distributed algorithms are executed on a set of computational instances. Werefer to these instances as nodes. Nodes are runningconcurrently and are independent from each other. Furthermore, they have their own instructions and information. In this context, the challenges are to show thatthe algorithm is correct, regardless of computational, or communication delaysand to show bounds on the usage of communication.We are especially interested the behaviour after transient faults and underthe existence of Byzantine nodes.This thesis discusses fundamental communication models for distributed algorithms. These models are implementing abstract communication methods. First, we address medium access control for a wireless medium with guaranteeson the communication delay. We discuss time division multiple access(TDMA) protocols for ad-hoc networks and we introduce an algorithm that creates aTDMA schedule without using external references for localisation, or time. We justify our algorithm by experimental results.The second topic is the emulation of shared memory on message passingnetworks. Both, shared memory and message passing are basic interprocessorcommunication models for distributed algorithms. We are providing a way ofemulating shared memory on top of an existing message passing network underthe presence of data corruption and stop-failed nodes. Additionally, we ensurethe privacy of the data that is stored in the shared memory. The third topic looks into streaming algorithms and optimisation. We study the problem of sorting a stream ofvehicles on a highway with severallanes so that each vehicle reaches its target lane. We look into optimality interms of minimising the number of move operations, as well as, minimising the length of the output stream. We present an exact algorithm for the case oftwo lanes and show that NP-Hardness for a increasing number of lanes

Maintenance Management of Wind Turbines

“Maintenance Management of Wind Turbines” considers the main concepts and the state-of-the-art, as well as advances and case studies on this topic. Maintenance is a critical variable in industry in order to reach competitiveness. It is the most important variable, together with operations, in the wind energy industry. Therefore, the correct management of corrective, predictive and preventive politics in any wind turbine is required. The content also considers original research works that focus on content that is complementary to other sub-disciplines, such as economics, finance, marketing, decision and risk analysis, engineering, etc., in the maintenance management of wind turbines. This book focuses on real case studies. These case studies concern topics such as failure detection and diagnosis, fault trees and subdisciplines (e.g., FMECA, FMEA, etc.) Most of them link these topics with financial, schedule, resources, downtimes, etc., in order to increase productivity, profitability, maintainability, reliability, safety, availability, and reduce costs and downtime, etc., in a wind turbine. Advances in mathematics, models, computational techniques, dynamic analysis, etc., are employed in analytics in maintenance management in this book. Finally, the book considers computational techniques, dynamic analysis, probabilistic methods, and mathematical optimization techniques that are expertly blended to support the analysis of multi-criteria decision-making problems with defined constraints and requirements

Communication-Efficient Probabilistic Algorithms: Selection, Sampling, and Checking

Diese Dissertation behandelt drei grundlegende Klassen von Problemen in Big-Data-Systemen, für die wir kommunikationseffiziente probabilistische Algorithmen entwickeln. Im ersten Teil betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, im zweiten Teil das Ziehen gewichteter Stichproben (Weighted Sampling) und im dritten Teil die probabilistische Korrektheitsprüfung von Basisoperationen in Big-Data-Frameworks (Checking). Diese Arbeit ist durch einen wachsenden Bedarf an Kommunikationseffizienz motiviert, der daher rührt, dass der auf das Netzwerk und seine Nutzung zurückzuführende Anteil sowohl der Anschaffungskosten als auch des Energieverbrauchs von Supercomputern und der Laufzeit verteilter Anwendungen immer weiter wächst. Überraschend wenige kommunikationseffiziente Algorithmen sind für grundlegende Big-Data-Probleme bekannt. In dieser Arbeit schließen wir einige dieser Lücken. Zunächst betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, beginnend mit der verteilten Version des klassischen Selektionsproblems, d. h. dem Auffinden des Elements von Rang $k$ in einer großen verteilten Eingabe. Wir zeigen, wie dieses Problem kommunikationseffizient gelöst werden kann, ohne anzunehmen, dass die Elemente der Eingabe zufällig verteilt seien. Hierzu ersetzen wir die Methode zur Pivotwahl in einem schon lange bekannten Algorithmus und zeigen, dass dies hinreichend ist. Anschließend zeigen wir, dass die Selektion aus lokal sortierten Folgen – multisequence selection – wesentlich schneller lösbar ist, wenn der genaue Rang des Ausgabeelements in einem gewissen Bereich variieren darf. Dies benutzen wir anschließend, um eine verteilte Prioritätswarteschlange mit Bulk-Operationen zu konstruieren. Später werden wir diese verwenden, um gewichtete Stichproben aus Datenströmen zu ziehen (Reservoir Sampling). Schließlich betrachten wir das Problem, die global häufigsten Objekte sowie die, deren zugehörige Werte die größten Summen ergeben, mit einem stichprobenbasierten Ansatz zu identifizieren. Im Kapitel über gewichtete Stichproben werden zunächst neue Konstruktionsalgorithmen für eine klassische Datenstruktur für dieses Problem, sogenannte Alias-Tabellen, vorgestellt. Zu Beginn stellen wir den ersten Linearzeit-Konstruktionsalgorithmus für diese Datenstruktur vor, der mit konstant viel Zusatzspeicher auskommt. Anschließend parallelisieren wir diesen Algorithmus für Shared Memory und erhalten so den ersten parallelen Konstruktionsalgorithmus für Aliastabellen. Hiernach zeigen wir, wie das Problem für verteilte Systeme mit einem zweistufigen Algorithmus angegangen werden kann. Anschließend stellen wir einen ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen vor. Ausgabesensitiv bedeutet, dass die Laufzeit des Algorithmus sich auf die Anzahl der eindeutigen Elemente in der Ausgabe bezieht und nicht auf die Größe der Stichprobe. Dieser Algorithmus kann sowohl sequentiell als auch auf Shared-Memory-Maschinen und verteilten Systemen eingesetzt werden und ist der erste derartige Algorithmus in allen drei Kategorien. Wir passen ihn anschließend an das Ziehen gewichteter Stichproben ohne Zurücklegen an, indem wir ihn mit einem Schätzer für die Anzahl der eindeutigen Elemente in einer Stichprobe mit Zurücklegen kombinieren. Poisson-Sampling, eine Verallgemeinerung des Bernoulli-Sampling auf gewichtete Elemente, kann auf ganzzahlige Sortierung zurückgeführt werden, und wir zeigen, wie ein bestehender Ansatz parallelisiert werden kann. Für das Sampling aus Datenströmen passen wir einen sequentiellen Algorithmus an und zeigen, wie er in einem Mini-Batch-Modell unter Verwendung unserer im Selektionskapitel eingeführten Bulk-Prioritätswarteschlange parallelisiert werden kann. Das Kapitel endet mit einer ausführlichen Evaluierung unserer Aliastabellen-Konstruktionsalgorithmen, unseres ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen und unseres Algorithmus für gewichtetes Reservoir-Sampling. Um die Korrektheit verteilter Algorithmen probabilistisch zu verifizieren, schlagen wir Checker für grundlegende Operationen von Big-Data-Frameworks vor. Wir zeigen, dass die Überprüfung zahlreicher Operationen auf zwei „Kern“-Checker reduziert werden kann, nämlich die Prüfung von Aggregationen und ob eine Folge eine Permutation einer anderen Folge ist. Während mehrere Ansätze für letzteres Problem seit geraumer Zeit bekannt sind und sich auch einfach parallelisieren lassen, ist unser Summenaggregations-Checker eine neuartige Anwendung der gleichen Datenstruktur, die auch zählenden Bloom-Filtern und dem Count-Min-Sketch zugrunde liegt. Wir haben beide Checker in Thrill, einem Big-Data-Framework, implementiert. Experimente mit absichtlich herbeigeführten Fehlern bestätigen die von unserer theoretischen Analyse vorhergesagte Erkennungsgenauigkeit. Dies gilt selbst dann, wenn wir häufig verwendete schnelle Hash-Funktionen mit in der Theorie suboptimalen Eigenschaften verwenden. Skalierungsexperimente auf einem Supercomputer zeigen, dass unsere Checker nur sehr geringen Laufzeit-Overhead haben, welcher im Bereich von $2\,\%$ liegt und dabei die Korrektheit des Ergebnisses nahezu garantiert wird

Dependable Embedded Systems

This Open Access book introduces readers to many new techniques for enhancing and optimizing reliability in embedded systems, which have emerged particularly within the last five years. This book introduces the most prominent reliability concerns from today’s points of view and roughly recapitulates the progress in the community so far. Unlike other books that focus on a single abstraction level such circuit level or system level alone, the focus of this book is to deal with the different reliability challenges across different levels starting from the physical level all the way to the system level (cross-layer approaches). The book aims at demonstrating how new hardware/software co-design solution can be proposed to ef-fectively mitigate reliability degradation such as transistor aging, processor variation, temperature effects, soft errors, etc. Provides readers with latest insights into novel, cross-layer methods and models with respect to dependability of embedded systems; Describes cross-layer approaches that can leverage reliability through techniques that are pro-actively designed with respect to techniques at other layers; Explains run-time adaptation and concepts/means of self-organization, in order to achieve error resiliency in complex, future many core systems

LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volum

The 1991 3rd NASA Symposium on VLSI Design

Papers from the symposium are presented from the following sessions: (1) featured presentations 1; (2) very large scale integration (VLSI) circuit design; (3) VLSI architecture 1; (4) featured presentations 2; (5) neural networks; (6) VLSI architectures 2; (7) featured presentations 3; (8) verification 1; (9) analog design; (10) verification 2; (11) design innovations 1; (12) asynchronous design; and (13) design innovations 2