SmartNICs have recently emerged as an appealing device for accelerating distributed systems. However, there has not been a comprehensive characterization of SmartNICs, and existing designs typically only leverage a single communication path for workload offloading. This paper presents the first holistic study of a representative off-path SmartNIC, specifically the Bluefield-2, from a communication-path perspective. Our experimental study systematically explores the key performance characteristics of communication among the client, on-board SoC, and host, and offers insightful findings and advice for designers. Moreover, we propose the concurrent use of multiple communication paths of a SmartNIC and present a pioneering guideline to expose new optimization opportunities for various distributed systems. To demonstrate the effectiveness of our approach, we conducted case studies on a SmartNIC-based distributed file system (LineFS) and an RDMA-based disaggregated key-value store (DrTM-KV). Our experimental results show improvements of up to 30% and 25% for LineFS and DrTM-KV, respectively.


翻译:智能网卡近年来作为加速分布式系统的理想设备备受关注。然而,目前尚缺乏对智能网卡的系统性特性分析,现有设计通常仅利用单一通信路径进行工作负载卸载。本文首次从通信路径视角对代表性离路径智能网卡(Bluefield-2)开展系统性研究。通过实验研究,我们系统性地探索了客户端、板载SoC与主机间通信的关键性能特征,为设计人员提供了有价值的发现与建议。此外,我们提出智能网卡多通信路径并发使用的方案,并首创性提出指导准则,为各类分布式系统揭示新的优化机遇。为验证方案有效性,我们在基于智能网卡的分布式文件系统(LineFS)和基于RDMA的解耦键值存储系统(DrTM-KV)上开展案例研究。实验结果表明,LineFS和DrTM-KV的性能分别提升高达30%和25%。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
47+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月19日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
51+阅读 · 2021年1月6日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:29
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:21
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
9+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员