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A Verified High-Performance Composable Object Library for Remote Direct Memory Access
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AI
DOI：10.1145/3776713.png)
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摘要
En 中文
远程直接内存访问（RDMA）是一种内存技术，允许远程设备直接写入和读取彼此的内存，绕过CPU和操作系统等组件。这实现了低延迟、高吞吐量网络，以满足现代数据中心、高性能计算（HPC）应用和AI/ML工作负载的需求。然而，基础RDMA包含一个高度宽松的弱内存模型，难以实际使用，并且直到最近才被形式化。在本文中，我们介绍了可组合对象库（LOCO），这是一个用于在RDMA上构建多节点对象的形式验证库，填补了共享内存与分布式系统编程之间的空白。LOCO对象封装良好，利用了RDMA的强局部性和弱一致性特性。它们的性能可与定制RDMA系统（如分布式映射）相媲美，但具有更简单的编程模型，便于进行正确性形式证明。为支持验证，我们开发了一个新颖的模块化声明式验证框架，称为MowGLI，它足够灵活以建模多节点对象，并且与内存一致性模型无关。我们使用RDMA内存模型实例化MowGLI，并利用它验证LOCO库的正确性。
Keyword:
RDMA
Distributed Computing
Declarative Semantics
Verification
期刊
P
IF:
2.8
论文数:
308
被引数:
4.7K
机构
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