CRII: OAC: Towards Efficient Memory Management on Terabyte-Scale CXL-Enabled Tiered Memory Systems

CRII:OAC:在支持 CXL 的 TB 级分层内存系统上实现高效内存管理

基本信息

  • 批准号:
    2348350
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 16.7万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2024-06-01 至 2026-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

As modern computing environments evolve, the advent of Compute Express Link (CXL) and multitiered memory systems introduces significant advancements and complexities in memory management. Traditional memory management methods, primarily designed for uniform memory systems, fall short in these advanced, multi-tiered environments. This project proposes an Operating System (OS) level solution for memory management in CXL-enabled systems to maximize performance for various applications without requiring application modifications. This research aligns with national interests by enhancing technological capabilities, contributing to scientific progress, and potentially impacting national health and prosperity through improved computational infrastructure.This initiative delves into developing a robust memory management framework for terabyte-scale, CXL-enabled tiered memory systems. The research tackles these challenges through two main approaches: (1) An advanced page allocation mechanism that optimizes data distribution across different memory types, considering bandwidth and latency, functioning effectively without prior knowledge of application behavior. (2) A heuristic method for managing all memory pages, guided by accurate, low-overhead memory region-based profiling across the entire memory hierarchy. The proposed solution is noteworthy for its ability to address both latency and bandwidth considerations in multi-tiered memory systems, surpassing the capabilities of current approaches. The intellectual merit of this research lies in its potential to significantly enhance OS memory management and the understanding of heterogeneous memory systems. By addressing the complexities of managing diverse memory types on a large scale, the project is expected to dramatically improve the scalability and efficiency of computational infrastructures, enabling more complex data processing tasks. The broader impacts encompass facilitating the wider adoption of tiered memory systems, enhancing the scalability of computational infrastructures, and potentially influencing future operating system designs for managing heterogeneous memory systems at scale.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
随着现代计算环境的发展,Compute Express Link(CXL)和多层内存系统的出现在内存管理方面带来了显著的进步和复杂性。传统的内存管理方法主要是为统一内存系统设计的,在这些高级的多层环境中无法满足要求。该项目为启用CXL的系统中的内存管理提出了一个操作系统(OS)级别的解决方案,以最大限度地提高各种应用程序的性能,而无需修改应用程序。这项研究通过提高技术能力,促进科学进步,并通过改进计算基础设施来潜在地影响国家健康和繁荣,符合国家利益。该倡议致力于为TB级、支持CXL的分层存储系统开发强大的存储管理框架。这项研究通过两种主要方法来应对这些挑战:(1)高级页面分配机制,该机制考虑了带宽和延迟,优化了不同内存类型的数据分布,在不需要预先了解应用程序行为的情况下有效运行。(2)一种启发式方法,用于管理所有内存页,以跨整个内存层次的准确、低开销的基于内存区域的剖析为指导。值得注意的是,建议的解决方案能够同时解决多层存储系统中的延迟和带宽问题,超过了当前方法的能力。这项研究的智力价值在于它有可能显著增强操作系统内存管理和对异类内存系统的理解。通过解决大规模管理不同内存类型的复杂性,该项目预计将显著提高计算基础设施的可扩展性和效率,实现更复杂的数据处理任务。更广泛的影响包括促进分层内存系统的更广泛采用,增强计算基础设施的可扩展性,并可能影响未来用于大规模管理异类内存系统的操作系统设计。该奖项反映了NSF的法定使命,并已通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Jie Ren其他文献

Performance Analysis of a RTS/CTS-Based Channel Accessing Mechanism for MU-MIMO WLANs
MU-MIMO WLAN 基于 RTS/CTS 的信道接入机制的性能分析
  • DOI:
    10.1007/s11277-016-3868-6
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Jinfeng Kou;Dong Wang;Jie Ren;Yang Xiao
  • 通讯作者:
    Yang Xiao
Competitive immobilization of Pb in an aqueous ternary-metals system by soluble phosphates with varying pH
不同 pH 值的可溶性磷酸盐在水性三元金属体系中竞争性固定 Pb
  • DOI:
    10.1016/j.chemosphere.2016.05.082
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Zhuo Zhang;Jie Ren;Mei Wang;Xinlai Song;Chao Zhang;Jiayu Chen;Fasheng Li;Guanlin Guo
  • 通讯作者:
    Guanlin Guo
Application in the Field of Biomedical Materials
在生物医用材料领域的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Jie Ren
  • 通讯作者:
    Jie Ren
Understanding and Optimizing Large-scale Plasma Simulations on Persistent Memory-based Systems
了解和优化基于持久内存的系统上的大规模等离子体模拟
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Jie Ren;Jiaolin Luo;I. Peng;Kai Wu;Dong Li
  • 通讯作者:
    Dong Li
Personalized Chinese Tourism Recommendation Algorithm Based on Knowledge Graph
基于知识图谱的个性化中国旅游推荐算法
  • DOI:
    10.3390/app122010226
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Xueping Su;Jiao He;Jie Ren;Jinye Peng
  • 通讯作者:
    Jinye Peng

Jie Ren的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Jie Ren', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: OAC Core: Learning AI Surrogate of Large-Scale Spatiotemporal Simulations for Coastal Circulation
合作研究:OAC Core:学习沿海环流大规模时空模拟的人工智能替代品
  • 批准号:
    2402947
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

Z8-12:OH和Z8-14:OAc分别维持梨小食心虫和李小食心虫性诱剂特异性的分子基础
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    35 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
亚硝酰钌配合物[Ru(OAc)(2mqn)2NO]的光异构反应机理研究
  • 批准号:
    21603131
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
机械化学条件下Mn(OAc)3促进的自由基串联反应研究
  • 批准号:
    21242013
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似海外基金

CRII: OAC: A Compressor-Assisted Collective Communication Framework for GPU-Based Large-Scale Deep Learning
CRII:OAC:基于 GPU 的大规模深度学习的压缩器辅助集体通信框架
  • 批准号:
    2348465
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC Core: Distributed Graph Learning Cyberinfrastructure for Large-scale Spatiotemporal Prediction
合作研究:OAC Core:用于大规模时空预测的分布式图学习网络基础设施
  • 批准号:
    2403312
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC CORE: Federated-Learning-Driven Traffic Event Management for Intelligent Transportation Systems
合作研究:OAC CORE:智能交通系统的联邦学习驱动的交通事件管理
  • 批准号:
    2414474
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
OAC Core: Cost-Adaptive Monitoring and Real-Time Tuning at Function-Level
OAC核心:功能级成本自适应监控和实时调优
  • 批准号:
    2402542
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
OAC Core: OAC Core Projects: GPU Geometric Data Processing
OAC 核心:OAC 核心项目:GPU 几何数据处理
  • 批准号:
    2403239
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: OAC: Dynamically Adaptive Unstructured Mesh Technologies for High-Order Multiscale Fluid Dynamics Simulations
CRII:OAC:用于高阶多尺度流体动力学仿真的动态自适应非结构​​化网格技术
  • 批准号:
    2348394
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: OAC: A Multi-fidelity Computational Framework for Discovering Governing Equations Under Uncertainty
CRII:OAC:用于发现不确定性下控制方程的多保真度计算框架
  • 批准号:
    2348495
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC Core: Learning AI Surrogate of Large-Scale Spatiotemporal Simulations for Coastal Circulation
合作研究:OAC Core:学习沿海环流大规模时空模拟的人工智能替代品
  • 批准号:
    2402947
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC Core: Distributed Graph Learning Cyberinfrastructure for Large-scale Spatiotemporal Prediction
合作研究:OAC Core:用于大规模时空预测的分布式图学习网络基础设施
  • 批准号:
    2403313
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: OAC Core: Large-Scale Spatial Machine Learning for 3D Surface Topology in Hydrological Applications
合作研究:OAC 核心:水文应用中 3D 表面拓扑的大规模空间机器学习
  • 批准号:
    2414185
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 16.7万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了