CXL 기반 메모리 풀링 시스템은 클라우드 성능 목표를 충족하고 DRAM 비용을 크게 줄입니다.

Virginia Tech, Intel, Microsoft Azure, Google 및 Stone Co.의 연구원들은 "Pond: CXL-Based Memory Pooling Systems for Cloud Platforms"라는 기술 논문을 발표했습니다.

추상
“퍼블릭 클라우드 제공업체는 엄격한 성능 요구 사항과 낮은 하드웨어 비용을 충족하려고 합니다. 성능과 비용의 주요 동인은 메인 메모리입니다. 메모리 풀링은 DRAM 활용도를 향상시켜 비용을 절감해 줍니다. 그러나 클라우드 성능 요구 사항에 따라 풀링은 어렵습니다. 본 논문에서는 클라우드 성능 목표를 충족하고 DRAM 비용을 크게 절감하는 최초의 메모리 풀링 시스템인 Pond를 제안합니다. Pond는 풀 메모리에 대한 로드/저장 액세스와 두 가지 주요 통찰력을 위한 CXL(Compute Express Link) 표준을 기반으로 구축되었습니다. 첫째, 클라우드 생산 추적 분석에 따르면 8~16개 소켓에 걸쳐 풀링하는 것만으로도 대부분의 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 액세스 대기 시간이 짧은 소규모 풀 설계가 가능합니다. 둘째, 동일한 NUMA 노드 메모리 성능과 유사하도록 VM(가상 머신)에 할당할 로컬 및 풀 메모리의 양을 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 생성할 수 있습니다. 158개 워크로드를 사용한 평가에 따르면 Pond는 동일한 NUMA 노드 VM 할당의 7~1% 내 성능으로 DRAM 비용을 5% 절감하는 것으로 나타났습니다."

오픈 액세스 기술 찾기 여기에 종이. 2023년 XNUMX월 발행.

Huaicheng Li, Daniel S. Berger, Lisa Hsu, Daniel Ernst, Pantea Zardoshti,
스탄코 노바코비치, 모니쉬 샤, 사미르 라자드냐, 스콧 리, 이슈와르 아가르왈,
마크 D. 힐, 마커스 폰투라, 리카르도 비앙키니. 2023. 연못: 클라우드 플랫폼을 위한 CXL 기반 메모리 풀링 시스템. 절차에서
프로그래밍을 위한 아키텍처 지원에 관한 제28회 ACM 국제 컨퍼런스
언어 및 운영 체제, 2권(ASPLOS '23), 25월 29~XNUMX일,
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//doi.org/10.1145/3575693.3578835

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• 출처: https://semiengineering.com/cxl-based-memory-pooling-system-meets-cloud-performance-goals-and-significantly-reduces-dram-cost/