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核心概念
クラウド環境におけるアクセラレータのSLO違反は、計算リソースではなく、通信リソースの競合が主要因であり、トラフィックシェーピングによる解決が有効である。
摘要
研究の概要
本論文は、クラウド環境におけるアクセラレータのサービスレベル目標（SLO）管理における課題と、その解決策としてトラフィックシェーピングを用いたArcusという新しいシステムを提案しています。
背景
クラウドサービスでは、CPU効率の向上のために、暗号化、圧縮、ハッシュなどの一般的なタスクにアクセラレータが使用されています。しかし、既存のアクセラレータ管理システムは、計算リソースとメモリリソースの分離や公平な割り当てに焦点を当てており、通信リソースの競合を考慮に入れていません。その結果、アクセラレータ関連の競合が発生し、ユーザーのSLOが満たされないケースが増加しています。
Arcusの提案
Arcusは、アクセラレータのSLO管理を、通信リソースの競合を考慮したトラフィック管理として捉え、プロアクティブなトラフィックシェーピングを用いることで、SLO保証を実現します。具体的には、以下のコンポーネントで構成されています。
- SLO対応プロトコル: トラフィックシェーピングをサポートするアーキテクチャ上で実現され、ホストソフトウェアとVMとのやり取りを管理します。
- オフロードされたインターフェース: すべてのトラフィックをインターセプトし、監視、管理するためのインターフェースをアクセラレータ側にオフロードすることで、ホストリソースの競合を回避し、高性能を実現します。
- フロー単位のSLO対応トラフィックシェーピングメカニズム: 各フローのトラフィックパターンをプロアクティブにシェーピングすることで、SLOを満たします。
- プロファイリング支援トラフィックシェーピング: オフラインプロファイリングにより、トラフィックパターン、パスモードの組み合わせ、システム設定などを考慮した上で、アクセラレータの利用可能な容量を学習し、トラフィックシェーピングの意思決定に活用します。
評価
FPGAベースのプロトタイプを用いた評価の結果、Arcusは、ベースラインと比較して、SLOを維持できることが確認されました。また、スループットとテールレイテンシの分散はほぼゼロで、正確なSLOを実現できることも示されました。
結論
Arcusは、クラウド環境におけるアクセラレータのSLO管理に効果的なアプローチであり、プロバイダーはCPU効率、全体的なスループット、アクセラレータの利用率を向上させることができます。また、Arcusの予測可能性により、オーバーサブスクリプションなどの柔軟なリソース管理も可能になります。
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arxiv.org
Arcus: SLO Management for Accelerators in the Cloud with Traffic Shaping
統計資料
セキュリティとデータ処理などの一般的なタスクは、クラウドのCPUサイクルの最大82％を消費する可能性があります。
Arcusは、99.9％のレイテンシを最大45％削減し、スループットの分散を1％未満に抑えます。
Arcus対応システムは、RocksDBアプリケーションのスループットを最大1.43倍向上させ、CPUサイクルを58.9％削減します。
引述
"The focus of this work is meeting SLOs in accelerator-rich systems."
"We present Arcus, treating accelerator SLO management as traffic management with proactive traffic shaping."
"We guarantee accelerator SLO for various circumstances, with up to 45% tail latency reduction and less than 1% throughput variance."
深入探究
Arcusは、FPGA以外のアクセラレータ（GPU、ASICなど）にも適用可能でしょうか？
はい、ArcusはFPGA以外のアクセラレータ（GPU、ASICなど）にも適用可能です。
Arcusの核となるアイデアは、トラフィックシェーピングを用いてアクセラレータへのトラフィックを制御し、SLO(Service Level Objectives)を保証することです。この考え方は、アクセラレータの種類に依存しません。Arcusは、アクセラレータのヘテロジニティを考慮した設計となっており、プロトコルレベルで動作するため、FPGA、GPU、ASICといった異なる種類のアクセラレータに対しても、適切な設定を行うことで適用できます。
具体的には、ArcusのオフロードインターフェースとSLO管理ランタイムを、対象のアクセラレータに合わせて実装する必要があります。例えば、GPUの場合、NVIDIAのGPUであればNVLinkやPCIeなどのインターフェースを用いてArcusのオフロードインターフェースを実装し、CUDAなどのAPIを通じてGPUの性能特性をプロファイリングし、SLO管理ランタイムに反映させる必要があります。
Arcusは、クラウド環境でのアクセラレータの利用において、その種類に縛られずにSLO保証を実現するための汎用的なフレームワークを提供します。
トラフィックシェーピングは、アクセラレータのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。Arcusは、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えるためにどのような対策を講じているのでしょうか？
Arcusは、トラフィックシェーピングによるアクセラレータのパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるために、以下の対策を講じています。
ハードウェアベースのトラフィックシェーピング機構: Arcusは、ソフトウェアベースではなく、ハードウェアベースのトラフィックシェーピング機構を採用しています。これにより、CPUへの負荷を軽減し、より正確で低遅延なトラフィック制御を実現しています。
オフロードインターフェース: Arcusは、トラフィックシェーピングの処理をホストCPUからオフロードし、アクセラレータ側に設置された専用ハードウェアで実行します。これにより、CPUリソースの競合を回避し、アクセラレータのパフォーマンスへの影響を最小限に抑えます。
プロファイリングに基づく最適化: Arcusは、オフラインでアクセラレータの性能特性をプロファイリングし、その結果に基づいてトラフィックシェーピングのパラメータを最適化します。これにより、各アクセラレータの特性に合わせた最適なトラフィック制御を行い、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えます。
動的なパラメータ調整: Arcusは、実行時にSLO違反が発生した場合、動的にトラフィックシェーピングのパラメータを調整します。これにより、負荷変動やアクセラレータの状態変化に柔軟に対応し、常に最適なパフォーマンスを維持します。
Arcusはこれらの対策により、トラフィックシェーピングによるパフォーマンスへの影響を最小限に抑えつつ、アクセラレータのSLO保証を実現しています。
Arcusの考え方は、クラウド環境以外のシステム（例えば、エッジコンピューティング）にも応用できるでしょうか？
はい、Arcusの考え方は、クラウド環境以外のシステム（例えば、エッジコンピューティング）にも応用できます。
Arcusの基盤となるのは、アクセラレータへのトラフィックを制御し、パフォーマンスの予測可能性とSLO保証を実現するという考え方です。これは、クラウド環境に限らず、エッジコンピューティングなど、アクセラレータが利用されるあらゆる環境において重要な課題です。
特にエッジコンピューティングでは、リソースが限られている場合が多く、アクセラレータの効率的な利用が求められます。Arcusは、トラフィックシェーピングによる細かな制御を通じて、限られたリソースを最大限に活用し、安定したパフォーマンスを提供することができます。
さらに、エッジコンピューティングでは、リアルタイム性が求められるアプリケーションも多く、遅延の変動は深刻な問題となります。Arcusは、ハードウェアベースのトラフィックシェーピング機構と動的なパラメータ調整により、低遅延かつ安定した遅延を実現し、リアルタイム性の高いアプリケーションにも対応できます。
Arcusの考え方は、エッジコンピューティング環境においても、アクセラレータの性能を最大限に引き出し、アプリケーションの要求に応えるための有効な手段となります。
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