Beschleunigte serverlose Berechnungen durch domänenspezifische In-Storage-Beschleuniger

Core Concepts

Die Studie zeigt, dass die Leistungsvorteile von Beschleunigern in disaggregierten Rechenzentren durch die hohen Kosten für den Datentransfer von und zu entferntem Speicher begrenzt werden. Um diese Herausforderung zu adressieren, schlägt die Arbeit ein Ausführungsmodell namens DSCS-Serverless vor, das relativ kleine programmierbare Beschleuniger in Speichergeräte integriert, um das Potenzial der Beschleunigung in disaggregierten Rechenzentren zu erschließen.

Abstract

Die Studie untersucht die Konvergenz von drei Trends in Rechenzentren: serverlose Berechnungen, Speicherdisaggregation und domänenspezifische Beschleuniger. Sie stellt fest, dass der Overhead für den Datentransfer von und zu entferntem Speicher die Vorteile von Beschleunigern für serverlose Funktionen in disaggregierten Rechenzentren begrenzt. Um diese Herausforderung zu adressieren, schlägt die Arbeit DSCS-Serverless vor - ein Ausführungsmodell, das relativ kleine programmierbare Beschleuniger in Speichergeräte integriert. DSCS-Serverless umfasst: Eine Softwarearchitektur, die den In-Storage-Beschleuniger nahtlos in bestehende serverlose Modelle integriert und Speicher-spezifische Herausforderungen wie Datenzuordnung, Skalierbarkeit und Auslastung sowie serverlose Aspekte wie Funktionsplatzierung, Skalierbarkeit und Cold Starts handhabt. Eine Methodik zur Ableitung des optimalen Beschleunigerdesigns unter strikten Leistungs- und Energiebeschränkungen von Speichergeräten. Eine Implementierung, die maschinelles Lernen/neuronale Netze als Zieldomäne verwendet und acht reale, latenz-kritische End-to-End-serverlose Anwendungen evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass DSCS-Serverless im Vergleich zu traditionellen disaggregierten Systemen mit NVIDIA RTX 2080 Ti GPU eine 2,7-fache Beschleunigung, 4,2-fache Energieeinsparung und 3,0-fache bessere Kosteneffizienz erzielt. DSCS-Serverless übertrifft auch bestehende Lösungen für Computational Storage, die entweder Mikroprozessoren oder FPGAs verwenden.

Stats

Die durchschnittliche Latenz für das Lesen und Schreiben von Daten in den Remote-Speicher ist größer als die Zeit, die für die Berechnung benötigt wird. Die Kommunikationslatenz macht im Durchschnitt mehr als 55% der Gesamtanwendungslaufzeit aus. Der maximale Speedup durch die Beschleunigung der Berechnung ist auf 1,52x begrenzt, da der Overhead für den Datentransfer die Vorteile der Beschleunigung überwiegt.

Quotes

"Die Studie macht die Beobachtung, dass für serverlose Funktionen der Overhead des Zugriffs auf disaggregierten Speicher die Gewinne aus Beschleunigern überschattet." "Um von all diesen Trends gemeinsam zu profitieren, schlagen wir In-Storage Domain-Specific Acceleration for Serverless Computing (DSCS-Serverless) vor." "Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration eines vergleichsweise kleinen Beschleunigers für DSCS-Serverless eine traditionelle disaggregierte Lösung mit NVIDIA RTX 2080 Ti GPU deutlich übertrifft."

Key Insights Distilled From

In-Storage Domain-Specific Acceleration for Serverless Computing

by Rohan Mahapa... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.03483.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte DSCS-Serverless von fortschrittlichen Scheduling-Optimierungen profitieren, die die Leistung von serverlosen Funktionen in disaggregierten Rechenzentren weiter verbessern?

DSCS-Serverless könnte von fortschrittlichen Scheduling-Optimierungen profitieren, die die Leistung von serverlosen Funktionen in disaggregierten Rechenzentren weiter verbessern, indem sie eine optimierte Zuweisung von Funktionen zu den in-Storage-Beschleunigern ermöglichen. Durch die Implementierung von intelligenten Scheduling-Algorithmen, die die Auslastung der in-Storage-Beschleuniger und die Verfügbarkeit von Daten berücksichtigen, kann die Effizienz von DSCS-Serverless maximiert werden. Ein Ansatz könnte die dynamische Zuweisung von Funktionen zu den in-Storage-Beschleunigern basierend auf der aktuellen Auslastung und Priorität der Funktionen sein. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie der Art der Funktion, der Datenabhängigkeiten und der aktuellen Auslastung der Beschleuniger können optimale Zuweisungsentscheidungen getroffen werden. Darüber hinaus könnten Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt werden, um das Scheduling kontinuierlich zu optimieren und auf sich ändernde Arbeitslasten anzupassen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Predictive Analytics zu nutzen, um zukünftige Arbeitslasten und Anforderungen vorherzusagen und das Scheduling entsprechend anzupassen. Durch die Vorhersage von Spitzenzeiten oder Engpässen können die Funktionen im Voraus auf die am besten geeigneten Beschleuniger zugewiesen werden, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Zusammenfassend könnte DSCS-Serverless von fortschrittlichen Scheduling-Optimierungen profitieren, indem es eine effiziente und dynamische Zuweisung von Funktionen zu den in-Storage-Beschleunigern ermöglicht, um die Gesamtleistung und Effizienz in disaggregierten Rechenzentren zu verbessern.

Wie könnte DSCS-Serverless von Durchbrüchen in der Speichertechnologie wie resistive Speicher, optische Speicher oder 3D-Stacking profitieren, um die Leistung und Energieeffizienz weiter zu steigern?

DSCS-Serverless könnte von Durchbrüchen in der Speichertechnologie wie resistiven Speichern, optischen Speichern oder 3D-Stacking profitieren, um die Leistung und Energieeffizienz weiter zu steigern, indem diese Technologien in die in-Storage-Beschleuniger integriert werden. Resistive Speicher wie Resistive RAM (RRAM) oder Memristoren bieten eine hohe Datendichte, schnelle Zugriffszeiten und geringen Energieverbrauch. Durch die Integration von resistiven Speichern in die in-Storage-Beschleuniger von DSCS-Serverless könnten Daten schneller und energieeffizienter verarbeitet werden. Dies würde die Latenzzeiten reduzieren und die Gesamtleistung verbessern. Optische Speicher wie holographische Speicher oder photonische Speicher bieten eine hohe Speicherkapazität und schnelle Datenübertragungsraten. Durch die Nutzung optischer Speicher in den in-Storage-Beschleunigern von DSCS-Serverless könnten große Datenmengen effizient verarbeitet werden, was zu einer verbesserten Leistung führen würde. 3D-Stacking-Technologien ermöglichen die Integration von mehreren Schichten von Speicherchips in einem einzigen Paket, was die Speicherkapazität und Bandbreite erhöht. Durch die Implementierung von 3D-Stacking in den in-Storage-Beschleunigern von DSCS-Serverless könnten mehr Daten gleichzeitig verarbeitet werden, was die Leistung und Effizienz weiter steigern würde. Insgesamt könnten Durchbrüche in der Speichertechnologie die Leistung und Energieeffizienz von DSCS-Serverless weiter verbessern, indem sie fortschrittliche Speicherlösungen in die in-Storage-Beschleuniger integrieren, um schnellere Datenverarbeitung und effizientere Leistung zu ermöglichen.

Wie könnte DSCS-Serverless von anderen Anwendungsdomänen außer maschinellem Lernen/neuronalen Netzen profitieren und wie müsste das Beschleunigerdesign angepasst werden?

DSCS-Serverless könnte von anderen Anwendungsdomänen außer maschinellem Lernen/neuronalen Netzen profitieren, indem es das Beschleunigerdesign an die spezifischen Anforderungen dieser Domänen anpasst. Einige potenzielle Anwendungsdomänen könnten sein: Datenbankverarbeitung: Durch die Integration von spezialisierten Beschleunigern für Datenbankabfragen und -verarbeitung in die in-Storage-Beschleuniger von DSCS-Serverless könnten Datenbankoperationen beschleunigt und die Antwortzeiten verbessert werden. Bild- und Videoverarbeitung: Durch die Implementierung von Bild- und Videoverarbeitungsbeschleunigern in die in-Storage-Beschleuniger von DSCS-Serverless könnten Anwendungen wie Bilderkennung, Videokomprimierung und -analyse optimiert werden. Finanzanalyse: Durch die Integration von Beschleunigern für Finanzmodelle und -analysen in die in-Storage-Beschleuniger von DSCS-Serverless könnten komplexe Berechnungen und Simulationen schneller durchgeführt werden. Das Beschleunigerdesign müsste an die spezifischen Anforderungen dieser Anwendungsdomänen angepasst werden, indem die Hardwarearchitektur und die Funktionen des Beschleunigers entsprechend gestaltet werden. Zum Beispiel könnten für Datenbankverarbeitung Beschleuniger mit speziellen Funktionen für Datenbankabfragen und -operationen entworfen werden. Für Bild- und Videoverarbeitung könnten Beschleuniger mit Schwerpunkt auf Bildverarbeitungsalgorithmen und Videokomprimierung entwickelt werden. Insgesamt könnte DSCS-Serverless von einer Vielzahl von Anwendungsdomänen profitieren, indem es das Beschleunigerdesign an die spezifischen Anforderungen dieser Domänen anpasst und spezialisierte Beschleuniger in die in-Storage-Beschleuniger integriert.