.png){kind=icon}
返回
Swarm: Efficient Logical Memory Disaggregation With Shared CXL Memory
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/TC.2025.3647947.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
内存解耦已成为数据中心的研究趋势。现有研究分为两条路径：基于网络的逻辑内存解耦（LMD）和基于Compute Express Link（CXL）的物理内存解耦（PMD）。然而，LMD存在网络开销问题，而PMD则涉及昂贵的硬件成本且缺乏灵活性。本文倡导在共享CXL内存上构建LMD系统，利用其低延迟和缓存一致性内存访问的优势。然而，共享CXL内存因其严格的缓存一致性模型而存在严重的可扩展性问题。本文介绍Swarm，一个基于共享CXL内存的高效LMD系统。Swarm将共享CXL内存划分为小规模的缓存内存和大规模的非缓存内存。硬件仅需维护缓存内存的一致性，而软件负责非缓存内存的一致性，从而实现所有CXL内存的共享。随后，Swarm在共享CXL内存上实现跨节点RPC和动态全局内存分配，以提高性能和内存利用率。Swarm还提出分布式计算卸载，以充分利用内存节点的计算能力进行加速。我们的评估表明，Swarm不仅在与代表性网络基LMD系统AIFM和CXL基PMD系统的比较中提升了吞吐量（例如，在计算卸载启用时分别提升3.6倍和1.8倍），还实现了总体拥有成本（TCO）的优势。
Keyword:
Memory management
Coherence
Hardware
Runtime
Resource management
Servers
Costs
Dynamic scheduling
Throughput
Real-time systems
Memory disaggregation
compute express link
distributed shared memory
runtime system
期刊
IF:
3.8
论文数:
5.4K
被引数:
9.8K
机构
引用论文
CXL over Ethernet: A Novel FPGA-based Memory Disaggregation Design in Data Centers.png)
2023 IEEE 31st Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM)
OAAI
2023 IEEE 31st Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM)IF0
OAAI分享收藏
查看更多内容