Hệ thống tổng hợp bộ nhớ dựa trên CXL đáp ứng các mục tiêu về hiệu suất của đám mây và giảm đáng kể chi phí DRAM

Một bài báo kỹ thuật có tiêu đề “Pond: Hệ thống tổng hợp bộ nhớ dựa trên CXL cho nền tảng đám mây” đã được xuất bản bởi các nhà nghiên cứu tại Virginia Tech, Intel, Microsoft Azure, Google và Stone Co.

Tóm tắt
“Các nhà cung cấp đám mây công cộng tìm cách đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về hiệu suất và chi phí phần cứng thấp. Trình điều khiển chính của hiệu suất và chi phí là bộ nhớ chính. Tổng hợp bộ nhớ hứa hẹn sẽ cải thiện việc sử dụng DRAM và do đó giảm chi phí. Tuy nhiên, việc tổng hợp là một thách thức đối với các yêu cầu về hiệu suất của đám mây. Bài viết này đề xuất Pond, hệ thống tổng hợp bộ nhớ đầu tiên vừa đáp ứng các mục tiêu về hiệu suất của đám mây vừa giảm đáng kể chi phí DRAM. Pond xây dựng trên tiêu chuẩn Compute Express Link (CXL) để tải/lưu trữ quyền truy cập vào bộ nhớ nhóm và hai thông tin chuyên sâu quan trọng. Đầu tiên, phân tích của chúng tôi về dấu vết sản xuất trên đám mây cho thấy rằng việc gộp 8-16 ổ cắm là đủ để đạt được hầu hết các lợi ích. Điều này cho phép thiết kế nhóm nhỏ với độ trễ truy cập thấp. Thứ hai, có thể tạo các mô hình máy học có thể dự đoán chính xác lượng bộ nhớ cục bộ và bộ nhớ chung cần phân bổ cho một máy ảo (VM) để giống với hiệu suất bộ nhớ cùng nút NUMA. Đánh giá của chúng tôi với 158 khối lượng công việc cho thấy Pond giảm 7% chi phí DRAM với hiệu suất nằm trong khoảng 1-5% so với phân bổ máy ảo cùng nút NUMA.”

Tìm kỹ thuật truy cập mở giấy ở đây. Xuất bản tháng 2023 năm XNUMX.

Hoài Thành Li, Daniel S. Berger, Lisa Hsu, Daniel Ernst, Pantea Zardoshti,
Stanko Novakovic, Monish Shah, Samir Rajadnya, Scott Lee, Ishwar Agarwal,
Mark D. Hill, Marcus Fontoura và Ricardo Bianchini. 2023. Pond: Hệ thống tổng hợp bộ nhớ dựa trên CXL cho nền tảng đám mây. Trong Kỷ yếu của
Hội nghị quốc tế ACM lần thứ 28 về hỗ trợ kiến ​​trúc cho lập trình
Ngôn ngữ và Hệ điều hành, Tập 2 (ASPLOS '23), ngày 25–29 tháng XNUMX,
2023, Vancouver, BC, Canada. ACM, New York, NY, USA, 14 trang. https:
//doi.org/10.1145/3575693.3578835

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiengineering.com/cxl-based-memory-pooling-system-meets-cloud-performance-goals-and-significantly-reduces-dram-cost/