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高性能異構大內存系統關鍵技術及應用

2025-04-27 16:17:07
云上高博會 http://www.gxf2npi.xyz
所屬領域:
新一代信息技術
項目成果/簡介:

大內存系統是實現數據高時效處理的IT基礎設施關鍵部件。當前,人工智能、大數據、云計算等數字時代支柱產業的數據規模爆炸式增長,引發了內存系統的容量危機。通過融合小容量、高性能、高成本的傳統易失性DRAM內存和大容量、低性能、低成本的新型非易失性內存NVM來實現單機大內存系統,并通過高速互連網絡實現分布式內存資源的高效擴展,構建高性能異構分布式大內存系統,是解決內存容量危機的必由之路。

然而,融合異構內存器件形成大容量、高性能、低成本的內存系統尚面臨“靈活組織、高效擴展、異構兼容”三大關鍵挑戰:

1)在單節點中,內存介質異構化打破了傳統單一內存構建形式,異構內存架構難以靈活組織以高性能適配動態多樣的訪存需求;

2)在分布式環境下,內存訪問網絡化改變了傳統集中內存管理模式,分布式異構大內存難以高效擴展以滿足低延遲、高可靠、強一致的訪存需求;

3)在編程層面,內存數據持久化模式顛覆了傳統易失性內存的使用方式,異構大內存難以高效編程以實現對現有軟件生態的兼容。

解決方案

針對上述關鍵難題,項目組圍繞異構內存組織架構、分布式擴展方法和編程模式等關鍵挑戰展開研究,歷時十年攻關,構建了異構大內存系統的核心技術體系,研發了大容量、高性能、低成本的TB級單節點大內存系統和PB級分布式內存池系統,主要創新如下:

1)提出軟件定義的單節點異構大內存構建方法:揭示異構內存的訪存局部性原理,創建可組合的性能預測模型,發明軟件定義的異構內存軟硬協同架構設計方法,解決了混合多種介質的異構內存靈活組織難題,研發了可動態適配平行和層次架構的TB級異構大內存系統。相比IBM設計的異構內存系統HDRC,應用性能提高達9.6倍,性價比提升3.2倍,是當前記錄的最高水平。

2)提出分布式異構大內存的動態擴展方法:發明無中心化的分布式異構內存池架構,提出分布式高速緩存的自組織方法,設計實現分布式異構內存池的高效數據持久化和副本復制機制,突破分布式內存高效擴展難題,研發了大容量、高性能、高可靠和易擴展的PB級分布式異構內存池系統。相比谷歌設計的分布式內存組織方法CHT,寫吞吐提高2.4倍,寫延遲降低36.8%,端對端訪存延遲降低到1.5微秒的最好水平。

3)構建異構兼容的大內存高效編程環境:創建面向異構大內存的統一地址操作語義擴展方法,提出大內存的推測日志執行方法和數據語義冗余檢測消除方法,攻克異構內存系統的軟件生態零代碼移植難題,研發了大內存的數據持久化新型統一編程模型、編程庫和編譯器。相比當前唯一商用的持久內存編程庫Intel PMDK,典型大數據應用性能提升5.1倍。

圖1 基于RISC-V架構的異構內存擴展卡

圖2 異構內存服務器

圖3 異構內存池系統

技術指標

應用范圍:

項目的多項成果解決了企業產業升級面臨的一些關鍵技術難題,可顯著提升大數據應用面臨的內存容量危機,為云計算、大數據、AI等典型場景提供高效的IT基礎設施,支撐大內存服務器、云計算平臺、大數據分析與處理系統、人工智能服務平臺的高效處理,廣泛應用于智能電網、電信服務、銀行證券、智慧交通、醫療健康、智能物流等行業領域。

項目階段:

已有樣品/樣機。

效益分析:

本項目研發的單機大內存系統具有容量大、性能高、成本低、易使用的優勢,研發的分布式內存池系統具有易擴展、低延遲、高可靠、易使用的特點,與現有技術的對比如下:

①本項目研發的TB級單機大內存系統與典型層次結構異構內存系統IBM HDRC相比,吞吐量提升最高達9.6倍,平均77.2%;與美國卡內基梅隆大學提出的典型平行結構異構內存系統RBLA相比,吞吐量提升30.8%。性能/成本效益相比上述層次架構和平行架構分別提升3.2倍和1.9倍,大幅提高了應用性能并降低了大內存系統的硬件成本。

②本項目研發的PB級分布式異構內存池系統端對端訪問延遲降低至1.5微秒左右,是使用40/56 GbE RDMA網卡的最好水平。分布式內存池可大幅提升并行與分布式編程框架MapReduce、內存文件系統、分布式存儲系統、鍵值存儲系統等典型應用的性能。

③本項目研制的大內存系統軟件棧可以大幅提高文件系統、鍵值存儲、文檔數據庫及鍵值緩存等典型系統軟件的性能。與韓國延世大學提出的SelectISR機制(發表于操作系統頂會OSDI 2018)相比,I/O響應時間平均降低了67%,長尾延遲降低3.5倍;與威斯康星大學麥迪遜分校提出的鍵值存儲系統NoveLSM相比,吞吐率提高8.3倍,長尾延遲降低17.1倍;與典型文檔數據庫系統LiteDB相比,吞吐率提升2到6倍;與應用非常廣泛的鍵值緩存系統Memcached相比,吞吐率提高50%。

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