《面向EB级数据并发处理的新型系统结构设计及评价方法》2013年度报告

徐志伟 陈明宇 詹剑锋 熊劲 谭光明

摘 要：（1）高通量基准测试和评价：该年度我们推出了ICBbench的两个测试集合BigDataBench和DCBench。DCbench覆盖数据中心主要领域应用，包括分析，服务，虚拟化负载，主要是以整型操作和数据移动操作主导的计算应用。DCBench可用于评测数据中心服务器系统、体系结构研究。BigDataBench反映了大数据应用的3个基本方面，负载涵盖了典型的Internet应用场景和实际应用的算法，软件栈包括分布式计算框架、NOSQL数据库和SQL数据库，数据具有多样性、真实性和可扩展性。（2）高通量数据通道系统。该年度的主要工作是围绕消息式内存体系结构的原型系统实现，以及基于单一接口的一体化存储体系结构的定义展开。我们基于FPGA设计了消息式内存原型系统I，包括消息式内存控制器、缓冲调度器和细粒度内存模组3个部分。消息式内存控制器实现了将内存访问转为消息包并通过高速串行通道发送请求。缓冲调度器完成了解包、缓冲管理、调度、智能操作等功能。细粒度内存模组实现了多路16位宽细粒度内存访问。目前该原型已通过测试，并与高通量处理器的FPGA原型系统进行联调。一体化存储接口基于消息式内存的接口，统一内外存的数据访问和数据移动和管理，可用将内存、PCM、Flash和磁盘统一到一个框架下。该年度开发了时钟精准的异构内存模拟器HMSim，定义了一体化存储的API接口。此外还研究了应用透明的异构内存数据放置策略、能耗感知、针对PCM的写请求优化等问题。HMTT3访存分析系统本年度开始对外提供trace分析数据。我们在HPCA2013上进行了发布，并公布了400 GB左右的trace供学术界应用。（3）高通量应用优化。重点研究以图分析和稀疏矩阵为代表的访存不规则应用的特征和并行实现。针对在大规模图遍历算法中的大规模细粒度锁更新的效率问题，提出了虚拟化细粒度锁，有效降低了物理锁的数量，从而在保证低的冲突率的同时，减少了cache miss，提高了应用的性能。针对稀疏矩阵存在多种类型和特征，导致需要多种不同的优化算法的问题，我们提出并实现了稀疏矩阵向量乘法的输入自适应的自动调优器SMAT，可以感知体系结构特征和应用特征，自动找到合适的算法和实现代码。准确率达到92%。

关键词：高通量 基准测试 消息式内存 一体化存储

Abstract：（1）ICTbench for HTC We have release three benchmarks for high throughput computing， BigDataBench， DCbench and CloudBench. DCBench covers main data center applications such as analytic， service， virtualization workloads. BigDataBench reflects three characteristics of bigdata application， ie. Workload，software stack and data varity. CloudBench can be used to evaluate hybrid workloads on private clouds.（2）Data path architecture for HTC We have design a hardware prototype for message interfaced memory system. The elementary results show its advantage. We design a universal storage system based on MIMS， which use a single interface to access memory， NVM and disk. We have finished the design and begun developing prototype.（3）Application optimization for HTC We propose a vLock mechanism to avoid massive lock contention in graph transversal algorithm. We designed and implemented an auto-tuning framework for sparse matrix-vector multiplication applications. The framework support matching architecture feature and best data structure to applications automatically by use machine learning methods.

Key Words：High throughput；Benchmark；Message interface based memory；Universal storage

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