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Datenkommunikation mit EDM revolutionieren

EDM verwandelt die Speicherdisaggregation und sorgt für schnellen Datenzugriff und Effizienz.

Weigao Su, Vishal Shrivastav

― 6 min Lesedauer


EDM: Schnelle EDM: Schnelle Speicherzugriffslösung Gedächtnisdisaggregation drastisch. EDM senkt die Latenz für die
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In der Computerwelt ist es wie die Suche nach einem guten Parkplatz in einem überfüllten Einkaufszentrum – frustrierend und voller Verzögerungen, wenn es darum geht, schnelle Wege zu finden, dass verschiedene Teile eines Systems miteinander reden. Wenn wir über Speicher-Disaggregation sprechen, geht es im Grunde darum, dass die Rechenleistung und der Speicher getrennt sind, aber trotzdem effektiv kommunizieren müssen. Das Ziel ist es, diese Kommunikation so schnell wie möglich zu machen.

Was ist Speicher-Disaggregation?

Speicher-Disaggregation ist ein Design, bei dem der Speicher und die Rechenteile eines Systems nicht zusammen sind, sondern über ein Netzwerk verbunden sind, wie eine Fernbeziehung mit häufigen Besuchen. Diese Anordnung ermöglicht eine bessere Ressourcennutzung und Flexibilität, ähnlich wie das Teilen einer Wohnung mit Mitbewohnern die Aufgabenverteilung verbessert.

Die Herausforderung der Latenz

Latenz beschreibt die Verzögerung, die auftritt, wenn Daten von einem Punkt zum anderen reisen. Stell dir vor, du bestellst Pizza und sitzt dann da, wartend und dich fragend, ob sie jemals ankommt. Bei der Speicher-Disaggregation kann eine hohe Latenz ein grosses Problem sein, wenn man auf entfernten Speicher zugreift. Das Ziel ist es, diese Verzögerung auf ein Minimum zu reduzieren.

Die Rolle von Ethernet

Ethernet ist die Technologie, die in Rechenzentren weit verbreitet ist. Es ist wie der Postdienst für Daten, der die Kommunikation zwischen verschiedenen Geräten abwickelt. Doch während Ethernet für viele Dinge grossartig ist, hat es einige Schwächen, wenn es um den schnellen Zugriff auf Speicher geht.

Hier kommt EDM ins Spiel

Die Lösung für unsere Latenzprobleme ist etwas, das sich Ethernet Disaggregated Memory (EDM) nennt. Denk daran wie an einen Superhelden in der Welt der Datenkommunikation, der bereit ist, einzuschreiten und den Tag zu retten, indem er den Zugriff auf entfernten Speicher superschnell macht.

Wie funktioniert EDM?

EDM nutzt zwei Hauptideen, um das Latenzproblem zu besiegen:

  1. Umgehen der MAC-Schicht: Traditionell nutzt Ethernet etwas, das als Media Access Control (MAC)-Schicht bezeichnet wird, die die Dinge verlangsamen kann. Indem die Datenverarbeitung direkt in die physikalische Schicht des Ethernet verschoben wird, überspringt EDM die langsamen Teile und geht direkt zu den schnellen, wie der Abkürzung durch den Park, anstatt um den Block zu laufen.

  2. In-Network Scheduling: Es ist wie ein Verkehrspolizist an einer belebten Kreuzung. EDM nutzt einen zentralisierten Verkehrsplaner innerhalb des Ethernet-Switches, um den Datenfluss zu steuern. Dieser Planer sorgt dafür, dass Daten ohne Staus und Verzögerungen durchkommen, wodurch alles reibungslos läuft.

Die Ergebnisse

In Tests hat sich gezeigt, dass EDM den Zugriff auf entfernten Speicher mit Lichtgeschwindigkeit ermöglicht – nur 300 Nanosekunden, was ist wie das sofortige Finden eines versteckten Parkplatzes! Diese Leistung ist viel besser als die herkömmlichen Optionen.

Vergleich mit anderen Lösungen

Im Vergleich zu älteren Technologien wie TCP/IP oder RoCEv2, die viel länger brauchen können (denk an Sekunden, nicht Nanosekunden), sticht EDM als signifikante Verbesserung hervor. Selbst wenn das Netzwerk ausgelastet ist, hält EDM seine Geschwindigkeit viel besser als die Konkurrenz.

Ein genauerer Blick auf das Design

Um EDM besser zu verstehen, lass uns aufschlüsseln, wie es seine beeindruckenden Leistungen vollbringt.

1. Beseitigung der Latenz-Hürden

Der erste Schritt von EDM ist die Beseitigung der langsamen MAC-Schicht, die unnötige Verzögerungen verursacht. Durch die Nutzung der schnelleren Möglichkeiten der physikalischen Schicht reduziert es die Zeit, die benötigt wird, um kleine Datenmengen zu senden, ähnlich wie eine direkte Route die Reisezeit verkürzt.

2. Intelligentere Planung mit dem In-Network Scheduler

Der zentralisierte Scheduler im Switch ermöglicht ein Echtzeit-Management des Datenflusses. Dieser Aspekt sorgt dafür, dass bei hohem Speichertraffic der Scheduler sich anpasst, dringenden Speicheranforderungen Vorrang einräumt und Verzögerungen durch Warteschlangen verhindert.

3. Reduzierung der Overheads

Jede Netzwerkkommunikation bringt einige Overheads mit sich, fast wie extra Belag auf einer Pizza. EDM minimiert diesen Overhead, indem es Speicher-Nachrichten in kleineren Einheiten verpackt und so den Übertragungsprozess optimiert.

Die technischen Spezifikationen (ohne das Fachchinesisch)

Wenn du dir einen Motor vorstellst, der reibungslos läuft, kannst du EDM als das fein abgestimmte Mechanismus sehen, das sicherstellt, dass alle Teile zusammenarbeiten, ohne Stottern oder Aussetzer zu verursachen.

Testumgebung

Die Leistung von EDM wurde mit FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) bewertet. Es ist wie das Einrichten eines Mini-Modells, um zu testen, wie das echte Ding (in diesem Fall Speicher-Disaggregation über Ethernet) in der Wildnis laufen würde.

Ergebniszusammenfassung

Tests haben gezeigt, dass EDM sowohl unter unbelasteten als auch unter Hochlastbedingungen konsequent niedrige Latenz und hohe Bandbreitennutzung liefert. Es ist der Beweis, dass man ein System unter Berücksichtigung aller Teile entwirft, das Ergebnis kann herausragend sein.

Speichertraffic vereinfacht

Speichertraffic besteht aus Anfragen nach Daten (denk daran wie das Platzieren einer Bestellung) und den Antworten (wie das Bekommen deines Essens). In EDM werden selbst die kleinsten Nachrichten effizient verarbeitet, um die Art von Verzögerungen zu verhindern, die das ganze Essen verderben können.

Arten von Nachrichten

  1. Leseanfragen (RREQ): Anfragen zum Abrufen von Daten aus dem Speicher.
  2. Schreibanfragen (WREQ): Anweisungen zum Speichern von Daten im Speicher.
  3. Lese-Ändere-Schreibanfragen (RMWREQ): Komplexe Operationen, die das gleichzeitige Lesen, Ändern und Schreiben von Daten beinhalten.

Herausforderungen bei der Speicherkommunikation

Wenn viele Anfragen gleichzeitig auftreten, kann das zu Engpässen führen, ähnlich wie bei Verkehrsstaus zur Hauptverkehrszeit. Das Design von EDM geht diese Herausforderungen direkt an.

Hauptprobleme mit bestehenden Fabriken

  1. Rahmengrössen-Overheads: Die Standard-Ethernet-Rahmen sind für grössere Datenübertragungen ausgelegt, was sie ineffizient für kleinere Speicher-Nachrichten macht. Der Ansatz von EDM ermöglicht kleinere und effizientere Datenpakete.

  2. Inter-Rahmen-Gaps: Standard-Ethernet legt Lücken zwischen den Frames fest, die kostbare Millisekunden verschwenden können. EDM reduziert diese Lücken und beschleunigt den Prozess.

  3. Schaltverzögerungen der Schicht 2: Traditionelle Switches fügen Verarbeitungszeit hinzu. EDM umgeht dies clever, indem es die Daten auf der Switch-Ebene verwaltet, ohne all die zusätzlichen Schritte.

Fazit

EDM bietet einen innovativen Ansatz zur Speicher-Disaggregation über Ethernet und ist damit eine herausragende Option. Mit dem Fokus auf die Reduzierung der Latenz, die Erhöhung der Bandbreite und die Verbesserung der Effizienz ist es wie das Beste aus beiden Welten – schnelle Kommunikation und robustes Ressourcenmanagement.

Zukünftige Aussichten

Die Zukunft sieht für EDM vielversprechend aus, da es neue Wege für Forschung und Entwicklung in Netzwerken und Datenspeicherlösungen eröffnet. Mit dem Fortschritt der Technologie könnten wir noch mehr praktische Implementierungen und Verfeinerungen sehen, um die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Ein Rezept für den Erfolg

Durch die Kombination fortschrittlicher Planungsmethoden mit einer intelligenteren Nutzung der Netzwerkprotokolle hat EDM einen neuen Standard in der Datenkommunikation gesetzt. Organisationen könnten erheblich profitieren, was zu einer verbesserten Computing-Leistung in Cloud-Diensten und verschiedenen Anwendungen führen würde.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend zeigt EDM einen cleveren Weg, die Latenzprobleme zu lösen, die bei der Speicher-Disaggregation über Ethernet auftreten. Durch das Redesign, wie Daten übertragen und verwaltet werden, hat es eine effiziente und schnelle Lösung auf den Tisch gebracht. Wie das Geniessen einer heissen und frischen Pizza sorgt EDM dafür, dass die Daten so schnell und effektiv wie möglich dorthin gelangen, wo sie gebraucht werden!

Originalquelle

Titel: EDM: An Ultra-Low Latency Ethernet Fabric for Memory Disaggregation

Zusammenfassung: Achieving low remote memory access latency remains the primary challenge in realizing memory disaggregation over Ethernet within the datacenters. We present EDM that attempts to overcome this challenge using two key ideas. First, while existing network protocols for remote memory access over the Ethernet, such as TCP/IP and RDMA, are implemented on top of the MAC layer, EDM takes a radical approach by implementing the entire network protocol stack for remote memory access within the Physical layer (PHY) of the Ethernet. This overcomes fundamental latency and bandwidth overheads imposed by the MAC layer, especially for small memory messages. Second, EDM implements a centralized, fast, in-network scheduler for memory traffic within the PHY of the Ethernet switch. Inspired by the classic Parallel Iterative Matching (PIM) algorithm, the scheduler dynamically reserves bandwidth between compute and memory nodes by creating virtual circuits in the PHY, thus eliminating queuing delay and layer 2 packet processing delay at the switch for memory traffic, while maintaining high bandwidth utilization. Our FPGA testbed demonstrates that EDM's network fabric incurs a latency of only $\sim$300 ns for remote memory access in an unloaded network, which is an order of magnitude lower than state-of-the-art Ethernet-based solutions such as RoCEv2 and comparable to emerging PCIe-based solutions such as CXL. Larger-scale network simulations indicate that even at high network loads, EDM's average latency remains within 1.3$\times$ its unloaded latency.

Autoren: Weigao Su, Vishal Shrivastav

Letzte Aktualisierung: 2024-12-16 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.08300

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.08300

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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