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基於智慧網卡卸載的分散式記憶體:以圖形處理為例


核心概念
透過將記憶體管理任務卸載到智慧網卡,SODA 能夠有效利用網路附加記憶體,提升記憶體密集型應用程式的效能。
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書目資訊 Wahlgren, J., Schieffer, G., Gokhale, M., Pearce, R., & Peng, I. (2024). Disaggregated Memory with SmartNIC Offloading: a Case Study on Graph Processing. arXiv preprint arXiv:2410.02599. 研究目標 本研究旨在探討如何利用具備卸載功能的智慧網卡,實現高效能的網路附加記憶體系統,並以圖形處理應用程式為例進行評估。 方法 設計並實現了一個名為 SODA 的執行時函式庫,用於管理計算節點與記憶體節點之間的資料移動,並將其卸載到智慧網卡上。 SODA 採用多種優化策略,包括 NUMA 感知、資料快取、任務聚合和非同步請求轉發,以提升效能。 在搭載 Nvidia BlueField DPU 的測試平台上,使用 Ligra 圖形處理框架和多個真實世界的圖形資料集,對 SODA 進行了評估。 主要發現 SODA 能夠有效地將記憶體管理任務卸載到智慧網卡上,從而釋放主機上的計算資源。 與節點本地 NVMe SSD 相比,SODA 在大多數情況下都能夠實現顯著的效能提升,最高可達 7.9 倍。 與未卸載到智慧網卡的網路附加記憶體系統相比,SODA 能夠在保持相似或更佳效能的同時,減少高達 42% 的網路流量。 主要結論 利用智慧網卡卸載記憶體管理任務,是提升網路附加記憶體系統效能的有效方法。 SODA 為記憶體密集型應用程式提供了一種可行且高效的解決方案,尤其適用於圖形處理等領域。 意義 本研究為高性能計算領域的記憶體系統設計提供了新的思路,有助於提升資源利用率和降低系統成本。 局限與未來研究方向 SODA 目前僅支援單一用戶端對可寫入 FAM 物件的訪問,未來可以探討多用戶端一致性維護機制。 未來可以進一步研究 SODA 在其他應用程式和不同類型智慧網卡上的效能表現。
統計資料
與節點本地 NVMe SSD 相比,SODA 在大多數情況下都能夠實現顯著的效能提升,最高可達 7.9 倍。 與未卸載到智慧網卡的網路附加記憶體系統相比,SODA 能夠在保持相似或更佳效能的同時,減少高達 42% 的網路流量。 在 com-friendster 圖形資料集中,靜態頂點快取可以減少 PageRank 應用程式 42% 的網路流量,其他應用程式則減少 10-11%。 在 Moliere 圖形資料集中,靜態頂點快取可以減少 PageRank 應用程式 10% 的網路流量,其他應用程式則減少 2-3%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Jacob Wahlgr... arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.02599.pdf
Disaggregated Memory with SmartNIC Offloading: a Case Study on Graph Processing

深入探究

除了圖形處理,SODA 還適用於哪些其他類型的應用程式?

SODA 的設計理念是為了改善需要大量記憶體資源的應用程式效能,因此除了圖形處理,它還適用於以下類型的應用程式: 科學計算: 許多科學計算應用,例如氣象預報、基因組學分析和流體動力學模擬,都需要處理龐大的數據集。SODA 可以透過提供更大的記憶體容量和減少資料移動成本來加速這些應用程式的執行速度。 資料庫管理: 隨著資料庫規模不斷增長,傳統的資料庫管理系統越來越難以滿足效能需求。SODA 可以將部分資料庫快取到靠近計算節點的 SmartNIC 上,從而降低資料庫查詢的延遲。 機器學習: 深度學習模型的訓練通常需要大量的記憶體來儲存模型參數和訓練資料。SODA 可以透過提供更大的記憶體容量和更快的資料訪問速度來加速深度學習模型的訓練過程。 記憶體資料庫: 隨著記憶體價格下降,記憶體資料庫越來越受到歡迎。SODA 可以透過將部分資料儲存在網路附加記憶體中,進一步擴展記憶體資料庫的容量和效能。 總之,任何需要大量記憶體資源且對資料訪問延遲敏感的應用程式都可以從 SODA 中受益。

在高網路延遲或網路擁塞的情況下,SODA 的效能表現如何?

在高網路延遲或網路擁塞的情況下,SODA 的效能表現會受到一定程度的影響,但其設計中包含了一些機制來減輕這些影響: DPU 快取: SODA 的 DPU 快取機制可以將頻繁訪問的資料快取到靠近計算節點的 SmartNIC 上,從而減少對網路的依賴。在高網路延遲或網路擁塞的情況下,DPU 快取可以有效降低資料訪問延遲,提高應用程式效能。 資料傳輸批次處理: SODA 的 DPU 代理會將多個資料傳輸請求合併成批次,然後一次性傳輸到記憶體節點。這種批次處理機制可以減少網路傳輸次數,降低網路擁塞的影響。 非同步請求轉發: SODA 的 DPU 代理採用非同步方式處理資料傳輸請求,不會因為等待網路傳輸完成而阻塞其他請求的處理。這種非同步處理機制可以提高 DPU 代理的處理效率,降低網路延遲的影響。 然而,即使有這些機制,高網路延遲或網路擁塞仍然會對 SODA 的效能造成一定程度的影響。例如,如果 DPU 快取命中率較低,或者網路擁塞非常嚴重,SODA 的效能仍然會下降。 為了進一步提高 SODA 在高網路延遲或網路擁塞情況下的效能,可以考慮以下優化策略: 優化 DPU 快取策略: 可以根據應用程式的訪問模式,採用更精確的快取替換策略,提高 DPU 快取命中率。 採用更先進的網路技術: 可以採用更高带宽、更低延遲的網路技術,例如 RoCE v2 或 InfiniBand,來減少網路傳輸時間。 資料壓縮: 可以對傳輸的資料進行壓縮,減少資料傳輸量,降低網路擁塞的影響。

如何在 SODA 中實現更精確的動態快取預取策略,以進一步提升快取命中率?

SODA 目前的動態快取預取策略主要基於最近訪問的資料,可以透過以下方式實現更精確的預取,進一步提升快取命中率: 基於圖形結構的預取: 針對圖形處理應用,可以利用圖形的結構資訊進行預取。例如,可以預取當前訪問節點的鄰居節點,或者預取具有相似訪問模式的節點。 基於機器學習的預取: 可以利用機器學習技術,根據應用程式的歷史訪問模式,預測未來可能訪問的資料,並提前將其載入到 DPU 快取中。 應用程式感知的預取: 可以讓應用程式提供一些提示資訊,例如未來可能訪問的資料範圍,幫助 SODA 進行更精確的預取。 以下是一些具體的實現方法: 圖形分割與預取: 將圖形分割成多個子圖,並將每個子圖的資料預取到不同的 DPU 上。當應用程式需要訪問某个子圖的資料時,可以直接從對應的 DPU 快取中讀取,而不需要透過網路訪問記憶體節點。 預取佇列: DPU 代理可以維護一個預取佇列,根據預測結果,將未來可能訪問的資料放入佇列中。預取佇列可以使用優先順序隊列等資料結構,優先預取更緊急的資料。 預取提示: SODA 可以提供 API 讓應用程式提供預取提示,例如未來可能訪問的資料範圍或資料 ID。DPU 代理可以根據這些提示資訊,更精確地預取資料。 需要注意的是,更精確的預取策略通常意味著更高的計算複雜度和更多的儲存開銷。因此,在設計預取策略時,需要在預取精度和系統開銷之間進行權衡。
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