REPS: использование повторной энтропии при рассылке пакетов для адаптивной балансировки нагрузки ...
Scalable Parallel Computing Lab, SPCL @ ETH Zurich
0:00 / 0:00
REPS: использование повторной энтропии при рассылке пакетов для адаптивной балансировки нагрузки ...
218 просмотров · 3 мес. назад
Scalable Parallel Computing Lab, SPCL @ ETH Zurich
4,41 тыс. подписчиков
218 просмотров · 3 мес. назад
Визуализатор REPS: https://tommasobonato.github.io/reps-...
Название доклада: REPS: Распыление пакетов с переработанной энтропией для адаптивной балансировки нагрузки и снижения сбоев
Докладчик: Томмазо Бонато
Авторы: Томмазо Бонато, Абдул Каббани, Ахмад Галайини, Майкл Папамихаэль, Мохаммад Дохадвала, Лукас Джанинацци, Михаил Халилов, Элиас Акерманн, Даниэле Де Сенси, Торстен Хофлер.
Аннотация: Центры обработки данных следующего поколения требуют высокоэффективной балансировки сетевой нагрузки для управления растущим масштабом обучения искусственного интеллекта (ИИ) и общим трафиком центров обработки данных. Однако существующие решения на основе Ethernet, такие как Equal Cost MultiPath (ECMP) и oblivious packet spraying (OPS), с трудом поддерживают высокую загрузку сети из-за как растущего объема трафика, так и расширения топологии центров обработки данных, что также усугубляет сбои в сети.
Для решения этих проблем мы предлагаем REPS — легковесный децентрализованный алгоритм адаптивной балансировки нагрузки для каждого пакета, разработанный для оптимизации использования сети и обеспечения быстрого восстановления после сбоев каналов связи. REPS адаптируется к условиям сети, кэшируя наиболее эффективные пути. В случае сбоя сети REPS перенаправляет трафик в обход него менее чем за 100 микросекунд.
REPS разработан для развертывания с транспортными протоколами следующего поколения с внеочередным порядком передачи, такими как Ultra Ethernet, и использует менее 25 байт состояния каждого соединения независимо от размера топологии. Мы провели всестороннюю оценку REPS в крупномасштабных симуляциях и сетевых картах на базе FPGA.
Ссылка на статью: https://dl.acm.org/doi/10.1145/376729...
Временные метки
Введение: 00:00
Мотивация: 00:26
Предыстория: 06:42
Разработка REPS: 11:30
Оценка: 19:50
Визуализация: 36:30
Выводы: 38:08