En el ámbito del aprendizaje profundo, la multiplicación de matrices es una operación fundamental que puede verse afectada por corrupciones de datos silenciosas. Para detectar este tipo de errores, se ha implementado el Tolerancia a Fallos Basada en Algoritmos (ABFT, por sus siglas en inglés). Sin embargo, los métodos actuales para determinar umbrales enfrentan desafíos críticos, ya que los límites analíticos suelen ser demasiado conservadores. Además, enfoques probabilísticos como A-ABFT generan umbrales $160$ -- $4200\times$ más grandes que los errores de redondeo reales.
En este contexto, ha surgido V-ABFT, un algoritmo de umbral adaptativo basado en varianza que logra límites de error más ajustados al modelar directamente la diferencia de verificación. Al aprovechar estimaciones de varianza estadística, V-ABFT reduce la relación umbral-error real a aproximadamente $7$ -- $20\times$ para FP32/FP64 y $48$ -- $158\times$ para BF16, lo que representa una mejora de \textbf{6--48$\times$} respecto a A-ABFT.
Una de las ventajas significativas de V-ABFT es su capacidad para mantener una tasa de falsos positivos nula en diversas precisiones como BF16, FP16, FP32 y FP64. Además, se ha demostrado que en implementaciones de ABFT con kernel fusionado que verifican antes de la cuantificación de la salida, las multiplicaciones de matrices de baja precisión pueden usar umbrales de nivel FP32 ($e_{\max} \approx 10^{-6}$), lo que permite una \textbf{detección más fina de aproximadamente $\sim$1000$\times$} en comparación con la verificación fuera de línea con salidas de baja precisión ($e_{\max} \approx 10^{-3}$).
Para validar la efectividad de V-ABFT, se llevaron a cabo experimentos exhaustivos tanto en datos sintéticos como en pesos de modelos reales. Se demostró que este enfoque es eficaz en diversas distribuciones y ha sido integrado en implementaciones de multiplicaciones de matrices tolerantes a fallos en Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) y Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU).
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