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使用网络 RDMA 技术为 SPARK 架构加速.pdf

上传人: li 编号:29489 2021-02-07 23页 36.59MB

1、#page#DATA SCIENCE IN PRACTICEMore than 70% of Compute is Spent on Data ProcessingMore time is spent processing datathan any other stageInference Compute required is greater Benefit to developers is highTrainingNVIDIA opportunity is sizableDataProcessing#page#Accelerating the Machine Learning Data P

2、ipelineStreamsMLTrainandOptimizeedis6redis586mrageStoProduction ML Service(inference)#page#RDMA- Remote DMAInfiniBand and RoCE (RDMA over Converged Ethernet)Messages send/receive, remote DMA and remote atomicsHardware transport专山r Kernel and hypervisor bypassAdvantagesF Lower latency- 10us 700ns Hig

3、her message rate-215M messages/sLower CPU utilization-0%RDDMA NIC#page#RDMA写操作过程当数据包到达HCA的时,它会检查地址HCA消耗一个WQE,和内存Key,并直接写入内存读取buffer并发送到远端,产生发送完成信息HostA内存HostB内存发送队列发送队列HCAHCA接收队列完成队列完成队列发送端分配一个发送buffer并在HCA注册,放置一申请分配接收buffer并传送地址和Key到远端个包含远端虚拟地址的发送WQE并“按一下门铃”nVIOIA#page#Enabling Kernel BypassApplica

4、tionApplicationApplication!MiddlewareMiddlewareMiddlewareSeparation of Control and Data pathsVerbsVerbsVerbsData pathRDMARDMARDMALibraryLibraryLibrarySend,Receive,RDMACompletion, Request eventRDWAConnection establishmentStackControl pathDeviceResource setupDriverMemorymanagementConnection establishm

5、entNIC Hardware#page#RDMA over Converged Ethernet (RoCE)BTH+CRCCSEUhL2UDPRoCEv2 PacketPayloadIPInfiniBand PacketWCRCLRHGRHBTHICRCPayloadRDMARDMAO InfiniBand is a centrally managed, lossless high performanceTransportTransportnetwork architectureG Provides specification for the RDMA transportUDPIB Net

6、workLayerIPO RoCE adapts the efficient RDMA transport to run over EthernetnetworksInfiniBandEthernetLinklayerLink layerInfiniBandROCEv2O Standard Ethernet managementInfiniBandEthernet/ipManagementManagement#page#Verbs programming1.Get the device list2. Open the requested device3. Query the device ca

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本文主要介绍了RDMA技术在加速大数据处理方面的应用,特别是在机器学习数据管道中的作用。RDMA(远程直接内存访问)技术能降低数据处理过程中的延迟,提高消息传输速率,并减少CPU利用率。文章提到了NVIDIA和InfiniBand技术,以及RoCE(RDMA over Converged Ethernet)的运用,说明了这些技术如何通过硬件和软件的优化,实现数据处理速度的大幅提升。此外,文章还讨论了Spark 3.0如何通过GPU加速和RDMA技术,提供更高效的集群数据处理能力,并引用了相关性能数据,证明了加速技术带来的效益。最后,文章概述了集成了RDMA和GPU加速的Spark解决方案,强调了其在处理大规模数据处理任务中的优势。
"RDMA如何加速机器学习数据管道?" "Spark 3.0如何利用GPU加速实现数据处理突破?" "GPUDirect RDMA如何提高HPC和深度学习性能?"
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