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，已经假定使用宽带光学通信技术的数据中心系统，并使用光学通信拓扑来得出了异质硬件物理拓扑的最佳作业映射方法。然后，我们提出了一种调度方法，该方法灵活地为每个应用程序分发了计算节点。结果，可以预期将应用程序的等待时间和总执行时间最小化，并最大化整个系统的可扩展性。 MPI用户的目标是以一种方式将任务分配给处理器，以最大程度地提高网络中处理器的空间和时间本地性质。但是，这可能是一个问题，尤其是在大型网络中，因为在运行时可能无法最大化处理器的本地性质。我们提出了Hamorder来处理这个问题。这是一个基于随机网络任务的离线节点re -STLIT方法，旨在优化任务映射，以提高多个或单个任务的性能。此外，研究了基于HAMORDER的运行时参数的调整，以改善MPI应用程序的可能性。根据评估结果，Hamoder与在随机装饰中的状态 - ART Gorder算法相比，性能提高了27.3％。此外，通过使用Hamorder搜索自动调整框架的运行时参数的组合，目标MPI应用程序的平均速度增加了1.38次。