Emerging datacenter applikationer fungerar på stora dataset som hålls i DRAM för att minimera latens. Det stora antal servrar som behövs för att rymma detta massiva minnesavtryck kräver frekvent server-till-server-kommunikation i applikationer som nyckelvärdesbutiker och grafbaserade applikationer som är beroende av stora oregelbundna datastrukturer. Tillgångarnas finkorniga karaktär är en dålig matchning till teknik för råvarunätverk, inklusive RDMA, som medför förseningar på 10-1000x jämfört med lokal DRAM-verksamhet. Vi introducerar Scale-Out NUMA (somNUMA) -en arkitektur, programmeringsmodell, och kommunikationsprotokoll för låg-latens, distribuerad inom-minne bearbetning. SoNUMA lagrar en RDMA-inspirerad programmeringsmodell direkt ovanpå ett NUMA-minnestyg via ett statslöst meddelandeprotokoll. För att underlätta interaktionen mellan applikationen, operativsystemet och tyget förlitar sig soNUMA på fjärrminnesregulatorn - ett nytt arkitektoniskt exponerat maskinvarublock integrerat i nodens lokala sammanhållningshierarki. Våra resultat baserade på cykelaccurate full-system simulering visar att soNUMA utför fjärravläsningar vid latenser som ligger inom 4x av lokala DRAM, kan fullt ut utnyttja den tillgängliga minnesbandbredden, och kan utfärda upp till 10M fjärrminnesoperationer per sekund per kärna.
Scale-Out NUMA REF är en arkitektur, programmeringsmodell och kommunikationsprotokoll som erbjuder låg latens för fjärrminnen.
Scale-out NUMA
{'venue': "ASPLOS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}