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应用级checkpointing是一种在大规模科学计算领域中备受关注的容错技术，该技术由用户程序员选择在适当的地方保存关键数据，从而降低了容错开销．选择合适的checkpointing位置、减小全局checkpoint保存数据量是优化应用级checkpointing技术的关键问题．对于近年来推出的带有通用GPU的异构系统上的应用级checkpointing技术，也同样面临上述问题．针对异构系统体系结构和程序特征，对面向异构系统的应用级checkpointing技术的检查点设置进行了静态分析，提出两套不同机