Optimierungsstrategien für selbstorganisierende Speicherstrukturen
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- Kevin Bayer
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1 Optimierungsstrategien für selbstorganisierende Speicherstrukturen Robert Schelkle Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Institut für Technische Informatik (ITEC) Lehrstuhl für Rechnerarchitektur und Parallelverarbeitung (CAPP) 5. Juli 21 Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 1 / 23
2 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation 2 Entwurf Optimierungsstrategien Informationsgewinnung Entscheidungsfindung 3 Evaluation Grundlage der Evaluation Testszenarien 4 Zusammenfassung und Ausblick Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 2 / 23
3 Motivation Optimierung Verbesserung des Systemzustands fortwährender Prozess in dynamischen Systemen viele Ansätze beruhen auf zentralen Instanzen Problem Zunahme der Zustände an zentraler Instanz gezielte, globale Optimierung nicht mehr effizient Lösung verteilte Optimierungsstrategien, dezentrale Selbstoptimierung regionaler Wirkungsbereich Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 3 / 23
4 Optimierungsstrategien Selbstoptimierung durch Migration von Speicherblöcken Grundmechanismen des Optimierungsprozesses Optimierungsprozess besteht aus zwei Grundmechanismen: Informationsgewinnung Genauigkeit Mehraufwand Entscheidungsfindung lokal global Unterschiedliche Optimierungsalgorithmen Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 4 / 23
5 Informationsgewinnung Konzeption Monitoring mit zwei Schichten lokales Monitoring: Monitoreinheit Informationsverteilung: Kommunikator Integration in Speicherknoten Knoten K 1 Knoten K 2 Monitoring Monitoring Schicht 1 Schicht 2 Kommunikator Monitor Informationsverteilung Kommunikator Monitor Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 5 / 23
6 Informationsgewinnung Konzeption Monitoring mit zwei Schichten lokales Monitoring: Monitoreinheit Informationsverteilung: Kommunikator Integration in Speicherknoten Energie Lastausgleich Externe Defragmentierung Datenlokalität Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 5 / 23
7 Informationsgewinnung Lokales Monitoring Schnüffeln am Kommunikationsport segmentspezifische Informationen modulweite Informationen Segment Segment CPU ID Zusatzinformation CPU ID Zusatzinformation... modulweite Informationen Segment CPU ID Zusatzinformation Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 6 / 23
8 Informationsverteilung Informationsverteilung Austausch von Statusnachrichten periodische Informationsverteilung Aktualität Netzwerkbelastung Auswahl der Empfänger von Statusnachrichten: Radiusbroadcast Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 7 / 23
9 Informationsverteilung Radiusbroadcast Radius bestimmt Ausbreitung der Statusinformationen CPU CPU MEM MEM CPU MEM CPU CPU MEM MEM MEM MEM MEM MEM MEM MEM CPU MEM MEM MEM Vorteile kein initiales Wissen kein initialer Aufwand Austausch mit Nachbarn Effizienz Flexibilität MEM MEM MEM MEM CPU Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 8 / 23
10 Entscheidungsfindung Konzeption Entscheidungsprozess mit zwei Schichten Entscheider Abstimmung: Kommunikator Integration in Speicherknoten Knoten K 1 Knoten K 2 Schicht 1 Schicht 2 Kommunikator Entscheider Abstimmung Kommunikator Entscheider Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 9 / 23
11 Entscheidungsfindung Konzeption Entscheidungsprozess mit zwei Schichten Entscheider Abstimmung: Kommunikator Integration in Speicherknoten Energie Lastausgleich Externe Defragmentierung Datenlokalität Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 9 / 23
12 Entscheidungsfindung Initiieren eines Entscheidungsprozesses keine zentrale Instanz Anstossen durch Speicherknoten Optimierungspotential durch Monitoring signalisiert Erreichen von bestimmten Schwellenwerten oder periodisch abhängig von Optimierungsart Setzen eines Optimierungsflags Berechnung eines Vorschlags durch Entscheider Vorschlag Teilvorschlag 1 Teilvorschlag 2... Teilvorschlag m Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 1 / 23
13 Entscheidungsfindung Abstimmung über einen Optimierungsvorschlag Gruppe von n Speicherkomponenten Abstimmung beruht auf n unabhängigen Entscheidungen Bewertung einer Abstimmung: positiv negativ Speicherknoten macht zu einem Zeitpunkt nur eine Zusage Koordination unterschiedlicher Optimierungsprozesse Abstimmungsmethoden Drei-Wege-Handshake Ringverfahren Broadcastmethode Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
14 Abstimmung über einen Optimierungsvorschlag Drei-Wege-Handshake Vorschlag (BC) - ACK/NACK - SUCCESS/ABORT I T1 T2 T3 Vorschlag Erfolgreich Bestätigung Zeit Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
15 Abstimmung über einen Optimierungsvorschlag Ringverfahren Teilnehmerliste Vorschlag in jeder Nachricht Broadcastmethode Speicherung Zählerwerts Zählerwert = # Teilnehmer 2 T1 2 T1 I T1 3 I T2 2 2 I T2 1 T2 T3 2 T3 1 T3 Vorschlag Erfolgreich Bestätigung Zeit 1 I 1 T1 T2 1 I T1 T2 T3 T3 Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
16 Vergleich der Abstimmungsmethoden Name der Methode # Nachrichten parallele Entscheidungen Drei-Wege-Handshake 3 (n 1) Ringverfahren 2 bis 2n 2 Broadcastverfahren n (n 1) Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
17 Grundlage der Evaluation Grundlage Durchführung auf Basis implementierten UNISIM-Simulation Nachrichtenverteilung: Radiusbroadcast Abstimmungsprozess: Drei-Wege-Handshake Speicherzugriffe durch Traces einfache Optimierungsalgorithmen zu Testzwecken Lastausgleichsoptimierung Ausfallsicherheit Energieoptimierung Datenlokalitätsoptimierung Externe Fragmentierung Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
18 Lastausgleichsoptimierung M 2 M 3 16 M M 1 16 CPU-Knoten 4 Speicherknoten Lastausgleich Ziel: Intelligente Lastverteilung Verbindung: vollgeswitches Netzwerk Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
19 Lastausgleichsoptimierung # Nachrichten positiv 5(n - 1) Nachrichten negativ 3(n - 1) Nachrichten 2 1 n=2 n=4 n=8 n= Anzahl Nachrichten zur Entscheidungsfindung Status- und Aktualisierungsnachrichten nicht berücksichtigt Gesamtdauer: 96 Takte Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
20 Lastausgleichsoptimierung Taktzyklen hohe Last Optimiert SB 2 SB 4 SB Bewertung der Entscheidungsfindung Steigerung der Geschwindigkeit um den Faktor 3 Mehraufwand vs. Verbesserung des Systemzustands Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
21 Ausfallsicherheit und Energieoptimierung CPU M M 1 CPU 2 M M 1 M 2 1 M 3 M 4 3 M 2 M 3 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 5 2 M 6 M 7 Bewertung der Entscheidungsfindung 41 Takte und 2 Nachrichten bei einem Vorschlag 51 Takte und 27 Nachrichten bei zwei Vorschlägen Mehraufwand vs. Verbesserung des Systemzustands Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
22 Ausfallsicherheit und Energieoptimierung Energieverbrauch 251 Taktzyklus Bewertung der Entscheidungsfindung Mehraufwand vs. Energieeinsparung Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli 21 2 / 23
23 Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Grundlage für Integration von verteilten Optimierungsalgorithmen verteilte Informationsgewinnung verteilte Entscheidungsfindung Dezentralisierung hoher Grad an Verfügbarkeit (kein SPOF) hoher Grad an Skalierbarkeit: unabhängige lokale Optimierungen Implementierung und Test auf Basis von SaM (UNISIM) Rechtfertigung des Mehraufwands Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
24 Zusammenfassung und Ausblick Ausblick Entwicklung verteilten Optimierungsalgorithmen Integration von Programmphasen Integration in den HW-Prototypen Optimierung durch Taskmigration Einsatz zur dezentralen Zusammenarbeit in weiteren Gebieten Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
25 Abschlußfolie Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Robert Schelkle (Karlsruhe Institut für Technologie) 5. Juli / 23
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