在当今数据中心，隐形数据错误（SDEs）的问题越来越受到关注，现有的测试和识别解决方案已显不足。机器学习（ML）提供了一种主动识别和处理SDEs的新方法。

什么是SDEs？简而言之，当CPU、GPU、AI引擎或其他计算单元在数据处理或执行指令过程中出错导致数据被损坏，而没有触发任何硬件或软件报警，这种情况就会发生SDEs。因为这些错误无法被检测出来，它们可能导致局部硬件行为异常，甚至将损坏的数据扩散至系统的其他部分，表现为应用软件问题或网络硬件故障。

在数据中心的极端情况下，SDEs可能导致永久性数据丢失，甚至导致服务器或云端的一部分崩溃，严重影响网络接口。即使在非极端情况下，SDEs引起的问题也需要长时间调试和解决，这将带来工作流程、工程和运营成本的重大损失。

SDEs并非新问题，数据中心的企业多年来一直在与之作斗争。例如，谷歌在2021年的一篇论文中描述了云服务运营商观察到的“变幻莫测”核心，这些核心难以被定位并会产生SDEs。原因在于不断缩小的特征尺寸和日益增加的架构设计复杂度。

目前，基于ML的策略能够对场效应器件的故障进行预测，这包含数据聚合、设备失败的字符化，以及基于训练数据运行推断，以识别即将失败的设备。

这种方法不仅能够提高对SDEs的识别率，还可以在数据受损之前，主动更换可能引发SDEs的器件，从而减少对系统的影响。通过ML技术，结合严谨的数据收集和分析，现在我们可以实施一种积极且严格的预测策略，彻底消除SDEs。

总之，面对计时失败导致的SDEs，通过ML和数据收集的纪律性方法，我们不仅能识别出即将出现故障的设备，还可以通过主动替换来避免SDEs带来的损害。这种多层次的方法不但提高了设备生命周期内每种故障模式的解决策略，还增强了对诱发SDEs的特定压力的识别能力，确保了数据中心的健康运营。

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