CXL Emulazione: Un Nuovo Standard per Soluzioni di Memoria
Scopri come l'emulazione CXL può trasformare la gestione della memoria nei sistemi informatici.
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Indice
- Perché CXL è Importante
- Sfide con i Sistemi Attuali
- Che Cos'è l'Emulazione CXL?
- Componenti dell'Emulazione CXL
- Come Funziona il Framework di Emulazione
- Casi d'Uso per il Framework di Emulazione
- Esempio 1: Archivio Chiave-Valore
- Esempio 2: Struttura a Coda
- Esempio 3: Allocatore a Slab
- Lavori Futuri e Miglioramenti
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Con la tecnologia che continua a migliorare, c'è un nuovo standard di connessione chiamato CXL (Compute Express Link). Questo standard punta a cambiare il modo in cui le diverse parti dei computer, come memoria e processori, comunicano tra loro. CXL potrebbe velocizzare i dispositivi e permettere nuovi modi di utilizzare la memoria che prima non erano possibili. Potrebbe essere particolarmente utile per applicazioni dove la memoria deve essere condivisa tra diversi dispositivi.
L'obiettivo di questo lavoro è aiutare a progettare applicazioni software che possono utilizzare CXL per sfruttare efficacemente questi nuovi sistemi di memoria. L'idea principale è creare una piattaforma software standard che funzioni con CXL, rendendo più semplice per i ricercatori e gli sviluppatori creare e testare le loro soluzioni senza avere bisogno di strumenti personalizzati.
Perché CXL è Importante
CXL è importante perché offre bassa latenza e una gestione migliore della memoria, che può aiutare in situazioni in cui grandi quantità di dati devono essere accessibili rapidamente. Ad esempio, nei data center, l'efficienza è fondamentale. I sistemi attuali hanno grandi risorse di archiviazione e calcolo che accedono ai dati tramite reti ad alta velocità. Tuttavia, queste strutture tradizionali possono essere limitanti.
Attualmente, quando il software lavora con la memoria, a volte deve mantenere più copie degli stessi dati per garantire che tutto sia aggiornato. Questo può essere costoso in termini di prestazioni e risorse. CXL fornisce un nuovo modo di collegare direttamente la memoria ai processori, riducendo la necessità di più copie e migliorando complessivamente i tempi di salvataggio e accesso.
Sfide con i Sistemi Attuali
Nonostante i vantaggi che CXL offre, l'hardware che lo supporta non è ancora ampiamente disponibile. Molti ricercatori devono creare le loro configurazioni personalizzate per i test, il che può portare a incoerenze tra i diversi progetti. Questa mancanza di standardizzazione significa che gli sviluppatori spesso si ritrovano a duplicare il lavoro invece di condividere intuizioni e risorse.
Per affrontare queste sfide, creare una piattaforma di Emulazione CXL standard potrebbe far risparmiare tempo e risorse agli sviluppatori. Con questo, non dovranno partire da zero. Questa piattaforma fornirebbe un modo coerente di accedere e utilizzare le funzionalità di CXL, rendendo più semplice per tutti i soggetti coinvolti.
Che Cos'è l'Emulazione CXL?
L'emulazione CXL è un modo per simulare come funziona CXL senza avere bisogno dell'hardware reale. Questo significa che gli sviluppatori possono provare le loro idee in un ambiente controllato prima che l'hardware venga rilasciato. Una piattaforma di emulazione può simulare come i dati vengono condivisi e gestiti tra diversi nodi di memoria.
La piattaforma può agire come un dispositivo virtuale, che è essenzialmente un pacchetto che contiene sia il software che l'ambiente necessari per farlo funzionare. Questo rende più semplice per gli sviluppatori configurare e utilizzare senza preoccuparsi dei dettagli sottostanti.
Componenti dell'Emulazione CXL
Il framework di emulazione è composto da diverse parti chiave:
Libreria User Space: Qui sono implementate le funzioni principali. Funziona come ponte tra le applicazioni e l'hardware CXL fornendo un set standard di strumenti per gli sviluppatori.
Backend Basato su NUMA: Questa parte gestisce la struttura della memoria. NUMA sta per Non-Uniform Memory Access, che è un metodo per gestire la memoria nei sistemi multi-processore. Aiuta il sistema a scalare quando si tratta di carichi di lavoro grandi.
API: Le Application Programming Interfaces (API) sono essenziali perché definiscono come i componenti software dovrebbero interagire. L'API standardizzata inclusa nel framework consente agli sviluppatori di allocare memoria, gestire risorse e trasferire dati in modo efficiente tra memoria locale e remota.
Come Funziona il Framework di Emulazione
Il framework di emulazione può essere impostato su una macchina virtuale. Permette una configurazione facile delle risorse per simulare un vero ambiente CXL. Questo significa che gli sviluppatori possono allocare memoria dinamicamente, tenere traccia del suo utilizzo e testare come si comporteranno le applicazioni in un ambiente di memoria disaggregata.
Il framework fornisce due modi principali per gli sviluppatori di interagire con esso:
Accesso Diretto: In questa modalità, le applicazioni possono fare chiamate direttamente all'API per gestire la memoria. Questo è utile per gli sviluppatori che vogliono avere il controllo completo sull'allocazione e l'utilizzo della memoria.
Utilizzo Gestito da Middleware: Per questa modalità, una piattaforma middleware si occupa delle interazioni. Questo consente alle applicazioni di concentrarsi sulla loro logica principale mentre il middleware gestisce in modo efficiente le risorse di memoria per loro conto.
Casi d'Uso per il Framework di Emulazione
Diverse applicazioni possono beneficiare dell'utilizzo di questo framework di emulazione. Ad esempio, gli sviluppatori possono creare archivi chiave-valore che interagiscono con l'API per gestire i dati tra memoria locale e remota.
Esempio 1: Archivio Chiave-Valore
Un archivio chiave-valore è un modo semplice per gestire i dati in cui ogni pezzo di dato (il valore) è accessibile tramite un identificatore unico (la chiave). Il framework di emulazione consente la creazione di un archivio chiave-valore che può sfruttare la memoria condivisa tramite CXL. Questa configurazione permette tempi di accesso rapidi e una migliore gestione delle risorse.
Ad esempio, l'archivio può implementare operazioni per inserire, ottenere e eliminare coppie chiave-valore. Usando l'API fornita, le applicazioni possono gestire la memoria in modo efficiente senza dover affrontare la complessità sottostante.
Esempio 2: Struttura a Coda
Un'altra applicazione di questo framework potrebbe essere nell'implementazione di una struttura dati a coda. In questo caso, gli sviluppatori possono utilizzare l'API fornita per gestire come i dati vengano memorizzati nella memoria locale o remota.
L'operazione di enqueue memorizza nuovi dati nella coda, mentre l'operazione di dequeue recupera i dati. Utilizzando il framework di emulazione, queste operazioni possono essere ottimizzate per le prestazioni, assicurando che i dati siano accessibili nel modo più efficiente possibile.
Esempio 3: Allocatore a Slab
Un allocatore a slab potrebbe anche essere costruito usando questo framework. Un allocatore a slab è una strategia che si occupa dell'allocazione della memoria in un modo che riduce la frammentazione. Suddivide blocchi di memoria più grandi in pezzi più piccoli e gestibili, consentendo un'allocazione e deallocazione rapide quando necessario.
Utilizzando il framework di emulazione, un allocatore a slab può ottimizzare le allocazioni sia dalla memoria locale che da quella remota, assicurando che le applicazioni funzionino senza problemi e utilizzino la memoria in modo efficiente.
Lavori Futuri e Miglioramenti
Man mano che il framework evolve, ci sono diverse aree per miglioramenti e nuove funzionalità da esplorare. Queste includono:
Supporto per più Processi: Attualmente, il framework è progettato per un singolo processo. Le versioni future potrebbero implementare l'accesso multi-processo, consentendo a più applicazioni di condividere in modo sicuro ed efficace un pool di memoria disaggregata.
Nuovi Casi d'Uso: I ricercatori possono continuare ad aggiungere nuove applicazioni e funzionalità per testare diversi scenari, migliorando le capacità complessive del framework. Questo potrebbe includere integrazioni con sistemi di dati più complessi o esplorare diverse strategie di gestione della memoria.
Integrazione con Sistemi Esistenti: Man mano che l'hardware CXL diventa più ampiamente disponibile, il framework di emulazione potrebbe essere integrato con dispositivi fisici, consentendo test nel mondo reale insieme ai benefici dell'emulazione.
Conclusione
Lo sviluppo di un framework di emulazione standardizzato per soluzioni di memoria basate su CXL è un passo significativo verso il miglioramento della gestione della memoria nei sistemi informatici. Fornendo un modo coerente per accedere alle capacità di CXL, libera gli sviluppatori per concentrarsi sulla creazione di applicazioni innovative piuttosto che rimanere bloccati nei dettagli delle interazioni hardware.
Con miglioramenti continui e il potenziale per più casi d'uso, questo framework si appresta a svolgere un ruolo cruciale nel futuro dell'informatica, specialmente in ambienti che richiedono alte prestazioni ed efficienza. Semplificando il processo di sviluppo, apre la strada a un'adozione più rapida e sperimentazione con nuove tecnologie, beneficiando infine l'intero ecosistema tecnologico.
Titolo: emucxl: an emulation framework for CXL-based disaggregated memory applications
Estratto: The emergence of CXL (Compute Express Link) promises to transform the status of interconnects between host and devices and in turn impact the design of all software layers. With its low overhead, low latency, and memory coherency capabilities, CXL has the potential to improve the performance of existing devices while making viable new operational use cases (e.g., disaggregated memory pools, cache coherent memory across devices etc.). The focus of this work is design of applications and middleware with use of CXL for supporting disaggregated memory. A vital building block for solutions in this space is the availability of a standard CXL hardware and software platform. Currently, CXL devices are not commercially available, and researchers often rely on custom-built hardware or emulation techniques and/or use customized software interfaces and abstractions. These techniques do not provide a standard usage model and abstraction layer for CXL usage, and developers and researchers have to reinvent the CXL setup to design and test their solutions, our work aims to provide a standardized view of the CXL emulation platform and the software interfaces and abstractions for disaggregated memory. This standardization is designed and implemented as a user space library, emucxl and is available as a virtual appliance. The library provides a user space API and is coupled with a NUMA-based CXL emulation backend. Further, we demonstrate usage of the standardized API for different use cases relying on disaggregated memory and show that generalized functionality can be built using the open source emucxl library.
Autori: Raja Gond, Purushottam Kulkarni
Ultimo aggiornamento: 2024-04-12 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2404.08311
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.08311
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://github.com/vtess/Pond
- https://github.com/KTH-ScaLab/mem-emu
- https://github.com/cloudarxiv/emucxl
- https://www.computeexpresslink.org/
- https://www.computeexpresslink.org/members
- https://doi.org/10.1145/3529336.3530817
- https://docs.wixstatic.com/ugd/0c1418_d9878707bbb7427786b70c3c91d5fbd1.pdf
- https://www.computeexpresslink.org/_files/ugd/0c1418_a8713008916044ae9604405d10a7773b.pdf
- https://www.usenix.org/conference/atc22/presentation/gouk
- https://doi.org/10.1145/3538643.3539745
- https://pmem.io/blog/2022/01/disaggregated-memory-in-pursuit-of-scale-and-efficiency/
- https://www.usenix.org/conference/nsdi17/technical-sessions/presentation/gu
- https://www.usenix.org/conference/usenix-summer-1994-technical-conference/slab-allocator-object-caching-kernel
- https://bit.ly/3uBo27J
- https://bit.ly/3nRc7o0
- https://pmem.io/ndctl/libcxl/libcxl
- https://github.com/ibm-capi/libcxl
- https://doi.org/10.1145/3606557.3606562
- https://redis.io/
- https://rocksdb.org/
- https://www.computeexpresslink.org/post/compute-express-link-1-1-specification-now-available-to-members
- https://www.computeexpresslink.org/post/compute-express-link-2-0-specification-now-available
- https://www.computeexpresslink.org/download-the-specification
- https://github.com/OpenMPDK/SMDK
- https://www.qemu.org/docs/master/system/devices/cxl.html
- https://stevescargall.com/blog/2022/01/20/how-to-emulate-cxl-devices-using-kvm-and-qemu/
- https://images.nvidia.com/content/pdf/nvswitch-technical-overview.pdf
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124016736000118
- https://www.kernel.org/doc/html/latest/driver-api/cxl/memory-devices.html
- https://memverge.com/memoryviewer/
- https://www.computeexpresslink.org/sc-22
- https://linux-kernel-labs.github.io/refs/pull/190/merge/labs/memory_mapping.html
- https://www.computeexpresslink.org/resource-library
- https://www.nantero.com/
- https://www.asteralabs.com/products/cxl-memory-platform/leo-cxl-memory-connectivity-platform/