広帯域光通信によるFPGA主導型相互結合網

使用宽带光通信的FPGA驱动互连网络

基本信息

批准号：
21K11859
负责人：
胡曜
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Keio University (2022)National Institute of Informatics (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

将来広帯域光通信技術を相互接続ネットワークに用いたデータセンターシステムを想定し、光通信トポロジ動的構成法を活用し、異種ハードウェアの物理トポロジへの最適なジョブマッピング手法を導き出した。そして、アプリケーション毎に計算ノードを柔軟に分配するスケジューリング手法を提案した。これにより、アプリケーションの通信待ち時間や総実行時間を最小化するとともにシステム全体のスケーラビリティを最大化することが期待できる。MPIユーザーの目標は、ネットワーク内のプロセッサの空間的および時間的局所性を最大化する方法でタスクをプロセッサに割り当てることである。ただし、これは特に大規模なネットワークの場合、ランタイムでプロセッサの局所性を最大化することが不可能である場合があるため、課題となることがある。この問題に対処するために、Hamorderを提案した。これは、ランダムネットワークトポロジーに基づいたグラフ再配置に基づくオフラインノード再割り当て手法で、複数のタスクまたは単一のタスクの両方でパフォーマンスを改善するために、タスクマッピングを最適化することを目的とする。さらに、Hamorderに基づくランタイムパラメータのチューニングにより、MPIアプリケーションの改善の可能性を調査した。評価結果によると、Hamorderは、ランダムトポロジー上で最先端ソリューションのGorderアルゴリズムに比べて27.3％のパフォーマンス改善を提供した。さらに、Hamorderを使用したオートチューニングフレームワークにより、ランタイムパラメータの組み合わせを検索することで、対象となるMPIアプリケーションの平均スピードアップは1.38倍になった。

将来，我们采用了一个数据中心系统，该系统使用宽带光学通信技术作为互连网络，并利用光学通信拓扑的动态配置，我们得出了一种最佳的工作映射方法，用于异质硬件的物理拓扑。我们还提出了一种调度方法，该方法可以灵活地为每个应用程序分发计算节点。可以预期，可以最大程度地减少应用程序的通信延迟和总执行时间，并最大程度地提高整个系统的可扩展性。 MPI用户的目标是以最大化网络中处理器的空间和时间定位的方式将任务分配给处理器。但是，这可能是一个挑战，尤其是对于大型网络，因为在运行时可能不可能最大化处理器定位。为了解决这个问题，我们提出了Hamorder。这是基于随机网络拓扑基于图形重新定位的离线节点重新分配技术，旨在优化任务映射以提高多个任务或单个任务的性能。此外，我们通过根据HAMORDER调整运行时参数来研究MPI应用程序改进的可能性。根据评估结果，Hamorder比随机拓扑的最先进的解决方案Gorder算法提供了27.3％的性能提高。此外，使用HAMORDER的自动调整框架通过搜索运行时参数组合，导致目标MPI应用程序的平均加速1.38倍。