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![Read
バンド幅の測定結果
• Raw
デバイスは RAID0
に対して
10%
程度高速
– 7.69
GB/s,
理論ピークの 96.2%
• RAID0
でもストライプサイズを大きくすれば高性能
– 1MB
では
7.39
GB/s
(理論ピークの 92.4%)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
0
5
10
15
20
Bandwidth
[MB/s]
#
mSATAs
Raw
mSATA
4KB
RAID0
1MB
RAID0
64KB
RAID0
1MB
(cache
off)
RAID0
64KB
(cache
off)
14](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-14-320.jpg)
![Write
バンド幅の測定結果
• RAID0
1MB
が最も高速 (3.75
GB/s,
理論ピークの
90.2%)
– RAIDカードが遅延書き込みの最適化を行っている可能性
0
500
1000
1500
2000
2500
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3500
4000
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Bandwidth
[MB/s]
#
mSATAs
Raw
mSATA
4KB
RAID0
1MB
RAID0
64KB
RAID0
1MB
(cache
off)
RAID0
64KB
(cache
off)
15](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-15-320.jpg)
![他のデバイスとの比較結果
• mSATA
SSD
8枚の方が
ioDrive2
より 3.20〜7.60倍 高速
• mSATA
SSD
はシーケンシャルI/O性能に優れる
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
0.274
0.547
1.09
2.19
4.38
8.75
17.5
35
Throughput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
8
mSATA
(RAID
0)
ioDrive2
TSUBAME
SSD
17](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-17-320.jpg)
![RAID0
と
Raw
デバイスの比較
• Raw
デバイスの場合は
OpenMP
で並列読み込み
• 行列の転送粒度は
70MB
• RAID0
1MB
が最も高速
– OpenMP
による並列読み込みが最適化されていない可能性
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0.274
0.547
1.09
2.19
4.38
8.75
17.5
35
70
140
Throughuput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
Raw
8
mSATA
8
mSATA
RAID0
(1MB)
8
mSATA
RAID0
(64KB)
25](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-25-320.jpg)
![読み込み手法による比較
• mmap,
pread
を比較
• 行列サイズが大きい場合は同等の性能
• 行列サイズが小さい場合は mmap
の方が高速
– pread
の粒度を
70MB
としたため、オーバーラップが不十分のため
0
0.5
1
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2
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0.274
0.547
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2.19
4.38
8.75
17.5
35
70
140
Throughput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
8
mSATA
GPU
(pread)
8
mSATA
GPU
(mmap)
26](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-26-320.jpg)
![ホストメモリから
GPU
メモリへの
DMA
転送の有無による比較
• Pinned
メモリを使用した方が 1.21〜2.28倍 高速
– DMA
転送による効果
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
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0.274
0.547
1.09
2.19
4.38
8.75
17.5
35
70
140
Throughput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
8
mSATA
GPU
(pinned)
8
mSATA
GPU
(non-‐pinned)
27](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-27-320.jpg)
![行列の転送粒度による比較
• 35〜70MB
の粒度が最も高速
– 粒度が大きいと オーバーラップ領域が小さくなるため
0
0.5
1
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2
2.5
3
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0.274
0.547
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4.38
8.75
17.5
35
70
140
Throughput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
8
mSATA
GPU
(35MB)
8
mSATA
GPU
(70MB)
8
mSATA
GPU
(140MB)
8
mSATA
GPU
(280MB)
8
mSATA
GPU
(560MB)
28](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-28-320.jpg)
![GPU
を使用しない場合との比較
• CPU
を使用した方が高速
– GPU
を使用した場合は
PCI-‐E
のバンド幅
(3.06
GB/s)
に律速
– PCI-‐E
バンド幅の上限が上がれば、CPUと同等のスループットになると
考えられる
0
0.5
1
1.5
2
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4.38
8.75
17.5
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Throughput
[GB/s]
Matrix
Size
[GB]
8
mSATA
GPU
8
mSATA
CPU
29](https://image.slidesharecdn.com/hpc141shirahataslide-150323235312-conversion-gate01/85/GPU-I-O-29-320.jpg)
Uploaded byKoichi Shirahata
GPUアクセラレータと不揮発性メモリを考慮したI/O性能の予備評価
Presented at 第141回HPC研究発表会 (IPSJ SIG Technical Reports 2013-HPC-141)
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GPUアクセラレータと不揮発性メモリを考慮したI/O性能の予備評価
- 1. GPU アクセラレータと不揮発性メモリ を考慮した I/O 性能の予備評価 白幡 晃一1,2、佐藤 仁1,2、松岡 聡1 1: 東京工業大学 2: JST CREST 1
- 2. GPU と不揮発性メモリを用いた 大規模データ処理 • 大規模データ処理 – センサーネットワーク、遺伝子情報、SNS など – ペタ〜ヨッタバイト級 → 高速処理が必要 • スーパーコンピュータ上での大規模データ処理 – GPU • 高性能、高バンド幅 – 例) Tesla K20X 3.95Tflops、250 GB/s • メモリ容量は 〜5GB 程度 → データの退避が必要 – 不揮発性メモリ • SSD, PCI-‐E接続型フラッシュメモリなど • 高バンド幅（数 GB/s）、高速 I/O（〜1M IOPS） • 安価で高性能な mSATA SSD (mini SATA SSD) の出現 2
- 3. 問題点 • スーパーコンピュータ上でのローカルディスク の最適な構成方法は明らかではない – ローカルディスクの構成方法 • 最適な不揮発性メモリの選択 • 不揮発性メモリを用いたマシンの構成方法 – ローカルディスクから GPU への最適な I/O 手法 • ローカルディスクの設定、GPU への転送手法、転送粒度 3 ？
- 4. 解決手法 • 不揮発性メモリから GPU への I/O 手法の比較 – 複数 mSATA SSD を用いたプロトタイプマシンの設計 • mSATA SSD のバンド幅を最大限に引き出す設計 • 既存の不揮発性メモリとの性能比較 – 複数 mSATA SSD から GPU への I/O 性能評価 • 複数 mSATA SSD の構成、設定、I/O手法、GPU への転送 手法、転送粒度 4
- 5. 目的と成果 • 目的 – 不揮発性メモリから GPU への最適な I/O 手法を把握 • 成果 – 16 枚の mSATA SSD を用いたプロトタイプマシンの設計 – 複数 mSATA SSD の I/O 基本性能の評価 • 16枚の mSATA SSD で 7.39 GB/s (理論ピークの 92.4%) • 8枚の mSATA SSD で PCI-‐E 接続型フラッシュメモリに対して 3.20〜7.60 倍 の Read 性能 – 複数 mSATA SSD から GPU への I/O 性能の予備評価 • 8枚の mSATA SSD から GPU へ 3.06GB/s のスループット 5
- 6. 発表の流れ 1. 背景 2. 複数 mSATA SSD を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. I/O ベンチマークを用いた評価 3. 既存の不揮発性メモリとの性能比較 3. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. ベンチマークアプリケーションの実装 3. 予備評価 4. 関連研究 5. まとめ 6
- 7. 発表の流れ 1. 背景 2. 複数 mSATA SSD を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. I/O ベンチマークを用いた評価 3. 既存の不揮発性メモリとの性能比較 3. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. ベンチマークアプリケーションの実装 3. 予備評価 4. 関連研究 5. まとめ 7
- 8. 複数枚の mSATA SSD を用いた I/O • mini SATA SSD (mSATA SSD) – mSATA: SATA 規格コネクターの仕様の一つ – mSATA SSD: mSATA 接続の SSD • 通常の SSD に比べ面積が小さい • 複数枚の mSATA SSD を組み合わせて使用 – 高いコストパフォーマンスを実現可能 • 例) crucial® m4 msata SSD 256 GB: – Read: 500 MB/s、Write: 260 MB/s – 平均アクティブ時消費電力: <200mW – $260 〜 $300 • SSD に比べ、設置面積・消費電力で優位 • PCI-‐E 接続型フラッシュメモリに比べ、価格・バンド幅で優位 8
- 9. マザーボード RAID カード mSATA mSATA mSATA mSATA PCI-‐E 3.0 x 8レーン 8 GB/s (片方向) (> 4GB/s) mSATA SSD: 容量: 256GB x 16枚 → 4TB Readバンド幅: 0.5GB/s x 16枚 → 8 GB/s 複数 mSATA SSD を用いた プロトタイプマシンの設計 SATA 3.0 0.5 GB/s x 8ポート → 4 GB/s 9 Readバンド幅: 0.5 GB/s x 8枚 → 4 GB/s
- 10. 複数 mSATA SSD プロトタイプマシン上 での予備評価 • 複数 mSATA SSD の基本 I/O 性能評価 – ハードウェア RAID の有無 • Raw デバイス (ハードウェアRAIDを組まない) – 1枚毎にマウントし、 それぞれ Ext4 でファイルシステムを作成 – ブロックサイズ(1枚当たり): 4KB • RAID 0 – ストライプサイズ: 64KB, 1MB – キャッシュ機能の ON・OFF – 複数 mSATA SSD のスケーラビリティ • 枚数: 1, 2, 4, 8, 16 • 他の不揮発性メモリとの比較 – SSD – PCI-‐E 接続型フラッシュメモリ 10
- 11. 複数 mSATA SSD プロトタイプマシン上 での予備評価 • 複数 mSATA SSD の基本 I/O 性能評価 – ハードウェア RAID の有無 • Raw デバイス (ハードウェアRAIDを組まない) – 1枚毎にマウントし、 それぞれ Ext4 でファイルシステムを作成 – ブロックサイズ(1枚当たり): 4KB • RAID 0 – ストライプサイズ: 64KB, 1MB – キャッシュ機能の ON・OFF – 複数 mSATA SSD のスケーラビリティ • 枚数: 1, 2, 4, 8, 16 • 他の不揮発性メモリとの比較 – SSD – PCI-‐E 接続型フラッシュメモリ 11
- 12. 複数 mSATA SSD の基本 I/O 性能評価 • 目的: 複数 mSATA SSD の基本 I/O 性能を確認 • シーケンシャル Read, Write の測定 • fio の設定 – I/O エンジン: libaio – I/O queue depth: 1 – I/O ブロックサイズ • シーケンシャル Read: 4MB • シーケンシャル Write: 4MB – 使用したデータサイズ: 200GB (1 mSATA SSD 当たり) 12
- 13. 評価環境 CPU: Intel® Core™ i7-‐3770K CPU @ 3.50GHz メモリ: 16.292 GB RAID カード: adaptec ASR-‐7805Q mSATA mSATA mSATA mSATA mSATA SSD: crucial® m4 msata 256GB SATA 6Gbps Readバンド幅: 0.5GB/s x 16枚 = 8 GB/s Writeバンド幅: 0.26 GB/s x 16枚 = 4.16 GB/s PCI-‐E 3.0 x8レーン PCI-‐E 3.0 x8レーン SATA 3.0
- 14. Read バンド幅の測定結果 • Raw デバイスは RAID0 に対して 10% 程度高速 – 7.69 GB/s, 理論ピークの 96.2% • RAID0 でもストライプサイズを大きくすれば高性能 – 1MB では 7.39 GB/s (理論ピークの 92.4%) 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 0 5 10 15 20 Bandwidth [MB/s] # mSATAs Raw mSATA 4KB RAID0 1MB RAID0 64KB RAID0 1MB (cache off) RAID0 64KB (cache off) 14
- 15. Write バンド幅の測定結果 • RAID0 1MB が最も高速 (3.75 GB/s, 理論ピークの 90.2%) – RAIDカードが遅延書き込みの最適化を行っている可能性 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 0 5 10 15 20 Bandwidth [MB/s] # mSATAs Raw mSATA 4KB RAID0 1MB RAID0 64KB RAID0 1MB (cache off) RAID0 64KB (cache off) 15
- 16. 他の不揮発性メモリとの性能比較 • 目的: 他の不揮発性メモリとの性能差を把握 • 比較対象 – SSD • TSUBAME 2.0 の計算ノードに搭載されているローカル SSD を使用 – PCI-‐E 接続型フラッシュメモリ • Fusion IO 社の ioDrive2 を使用 • Readバンド幅: 1.4 GB/s • CPU 上での密行列ベクトル積を用いて比較 – シーケンシャル Read が実行時間の多くを占める 16
- 17. 他のデバイスとの比較結果 • mSATA SSD 8枚の方が ioDrive2 より 3.20〜7.60倍 高速 • mSATA SSD はシーケンシャルI/O性能に優れる 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 Throughput [GB/s] Matrix Size [GB] 8 mSATA (RAID 0) ioDrive2 TSUBAME SSD 17
- 18. 複数 mSATA SSD を用いた 実験のまとめ 18 • Read, Write ともに RAID0 を使用した場合に良好な性能 – 理論ピークの 90% 以上の性能 – 複数 mSATA SSD でスケールを確認 – ストライプサイズを大きく設定することにより、複数 mSATA SSD のバンド幅を活かせている • 複数 mSATA SSD を用いることにより既存の不揮発性メ モリに対して高いスループット – ioDrive2 より 3.20〜7.60 倍高速 – PCI-‐E 接続型フラッシュメモリは IOPS に特化しているため
- 19. 複数 mSATA SSD を用いた 実験のまとめ • Read, Write ともに RAID0 を使用した場合に良好な性能 – 理論ピークの 90% 以上の性能 – 複数 mSATA SSD でスケールを確認 – ストライプサイズを大きく設定することにより、複数 mSATA SSD のバンド幅を活かせている • 複数 mSATA SSD を用いることにより既存の不揮発性メ モリに対して高いスループット – ioDrive2 より 3.20〜7.60 倍高速 – PCI-‐E 接続型フラッシュメモリは IOPS に特化しているため 19 複数 mSATA SSD マシンの有効性を確認
- 20. 発表の流れ 1. 背景 2. 複数 mSATA SSD を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. I/O ベンチマークを用いた評価 3. 既存の不揮発性メモリとの性能比較 3. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. ベンチマークアプリケーションの実装 3. 予備評価 4. 関連研究 5. まとめ 20
- 21. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた プロトタイプマシンの設計 mSATA SSD: crucial® m4 msata 256GB SATA 6Gbps 容量: 256GB x 8枚 → 2TB Readバンド幅: 0.5GB/s x 8枚 → 4 GB/s 21 mSATA mSATA mSATA mSATA GPU GPU: NVIDIA TESLA™ C2050 144 GB/s CPU: Intel® Core™ i7-‐3770K CPU @ 3.50GHz メモリ: 16.292 GB RAID カード: adaptec ASR-‐7805Q PCI-‐E 3.0 x 8レーン 8 GB/s (片方向) (> 4GB/s) SATA 3.0 0.5 GB/s x 8ポート → 4 GB/s PCI-‐E 2.0 x 8 4 GB/s (片方向)
- 22. 不揮発性メモリと GPU を用いた 密行列ベクトル積の実装 22 行列の読み込み 入力ファイルを開く 行列の転送 (CPU → GPU) 行列ベクトル積の計算 ベクトルの転送 (GPU → CPU) GPU メモリ ホストメモリ 不揮発性メモリ 行列 ベクトルの読み込み・転送 行列 ベクトル 部分行列 ベクトル ベクトル ベクトル ベクトル 部分行列 ベクトル
- 23. 不揮発性メモリと GPU を用いた 密行列ベクトル積の実装 23 行列の読み込み 入力ファイルを開く 行列の転送 (CPU → GPU) 行列ベクトル積の計算 ベクトルの転送 (GPU → CPU) GPU メモリ ホストメモリ 不揮発性メモリ 行列 ベクトルの読み込み・転送 行列 ベクトル 部分行列 ベクトル ベクトル ベクトル ベクトル 部分行列 ベクトル 実行時間の大部分は行列の転送が占める
- 24. 複数 mSATA SSD から GPU への I/O 性能の予備評価 • 目的: 複数 mSATA SSD から GPU への基本 I/O 性能を確認 • 評価方法 – 密行列ベクトル積ベンチマークを使用 – 行列データサイズ: 280 MB 〜 140 GB まで変化させて実験 • 比較内容 – ハードウェアRAIDの有無 • RAID0 を使用するか、使用する場合のストライプサイズ – mSATA SSD からの読み込み手法 • mmap, pread – ホストメモリから GPU への DMA 転送の有無 • Pinned メモリの使用の有無 – データ転送粒度 • 35, 70, 140, 280, 560 MB – GPU の使用の有無 • ホストメモリ上で CPU が計算する場合との比較 24
- 25. RAID0 と Raw デバイスの比較 • Raw デバイスの場合は OpenMP で並列読み込み • 行列の転送粒度は 70MB • RAID0 1MB が最も高速 – OpenMP による並列読み込みが最適化されていない可能性 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 70 140 Throughuput [GB/s] Matrix Size [GB] Raw 8 mSATA 8 mSATA RAID0 (1MB) 8 mSATA RAID0 (64KB) 25
- 26. 読み込み手法による比較 • mmap, pread を比較 • 行列サイズが大きい場合は同等の性能 • 行列サイズが小さい場合は mmap の方が高速 – pread の粒度を 70MB としたため、オーバーラップが不十分のため 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 70 140 Throughput [GB/s] Matrix Size [GB] 8 mSATA GPU (pread) 8 mSATA GPU (mmap) 26
- 27. ホストメモリから GPU メモリへの DMA 転送の有無による比較 • Pinned メモリを使用した方が 1.21〜2.28倍 高速 – DMA 転送による効果 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 70 140 Throughput [GB/s] Matrix Size [GB] 8 mSATA GPU (pinned) 8 mSATA GPU (non-‐pinned) 27
- 28. 行列の転送粒度による比較 • 35〜70MB の粒度が最も高速 – 粒度が大きいと オーバーラップ領域が小さくなるため 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 70 140 Throughput [GB/s] Matrix Size [GB] 8 mSATA GPU (35MB) 8 mSATA GPU (70MB) 8 mSATA GPU (140MB) 8 mSATA GPU (280MB) 8 mSATA GPU (560MB) 28
- 29. GPU を使用しない場合との比較 • CPU を使用した方が高速 – GPU を使用した場合は PCI-‐E のバンド幅 (3.06 GB/s) に律速 – PCI-‐E バンド幅の上限が上がれば、CPUと同等のスループットになると 考えられる 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0.274 0.547 1.09 2.19 4.38 8.75 17.5 35 70 140 Throughput [GB/s] Matrix Size [GB] 8 mSATA GPU 8 mSATA CPU 29
- 30. 30 ブレイクダウン • Vampir Trace を使用 • 行列サイズが 1.12 GB の場合
- 31. 31 ブレイクダウン • Vampir Trace を使用 • 行列サイズが 1.12 GB の場合 不揮発性メモリ → ホストメモリ への読み込み
- 32. 32 ブレイクダウン • Vampir Trace を使用 • 行列サイズが 1.12 GB の場合 ホストメモリ ⇄ GPUメモリへの転送
- 33. 33 ブレイクダウン • Vampir Trace を使用 • 行列サイズが 1.12 GB の場合 GPU上での計算
- 34. 34 ブレイクダウン • Vampir Trace を使用 • 行列サイズが 1.12 GB の場合 • I/O、転送、計算のオーバーラップを確認 • CPU → GPU への転送がボトルネック • 転送量に対し計算量が不十分であるため • 計算が占める割合は 8% 程度
- 35. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた 実験のまとめ • 最適な I/O 手法の選択により，複数 mSATA SSD から GPU へ PCI-‐E 上限(3.06 GB/s)のスループット – RAID0 を使用し、ストライプサイズを 1MB に設定 – Pinned メモリへ 35〜70MB 程度の粒度で転送 – DMA 転送を用いると 1.21〜2.28倍高速 – 十分にオーバーラップされる場合は pread と mmap に大きな性能差は見られなかった • GPU への転送を隠蔽できる計算量を持つアプリ ケーションが必要 – 密行列ベクトル積では計算が占める割合は 8% 程度 35
- 36. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた 実験のまとめ • 最適な I/O 手法の選択により，複数 mSATA SSD から GPU へ PCI-‐E 上限(3.06 GB/s)のスループット – RAID0 を使用し、ストライプサイズを 1MB に設定 – Pinned メモリへ 35〜70MB 程度の粒度で転送 – DMA 転送を用いると 1.21〜2.28倍高速 – 十分にオーバーラップされる場合は pread と mmap に大きな性能差は見られなかった • GPU への転送を隠蔽できる計算量を持つアプリ ケーションが必要 – 密行列ベクトル積では計算が占める割合は 8% 程度 36 複数 mSATA SSD から GPU への 最適な転送方法を確認
- 37. 発表の流れ 1. 背景 2. 複数 mSATA SSD を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. I/O ベンチマークを用いた評価 3. 既存の不揮発性メモリとの性能比較 3. 複数 mSATA SSD と GPU を用いた予備評価 1. プロトタイプマシンの設計 2. ベンチマークアプリケーションの実装 3. 予備評価 4. 関連研究 5. まとめ 37
- 38. 関連研究 • 不揮発性メモリ同士の性能比較*1 – SATA 接続型と PCI-‐E 接続型不揮発性メモリの性能比較 • RAID カード上での不揮発性メモリの性能調査*2 – パラメータ探索による性能調査 • オーバーヘッドの削減による mmap の最適化*3 – プロセッサ間割り込みの削減による最適化 • GPUからファイルシステムへのI/Oインターフェイス*4 – GPU メモリ上のバッファキャッシュの最適化 *1: Master et al.: “Performance Analysis of Commodity and Enterprise Class Flash Devices”, PSDW 2010 *2: He et al.: “DASH-‐IO: an empirical study of flash-‐based IO for HPC”, TG 2010 *3: Song et al.: “Low-‐latency memory-‐mapped I/O for Data-‐intensive Applicarons on Fast Storage Devices”, DISCS 2012 *4: Silberstein et al.: “GPUfs: Integrarng a File System with GPUs”, ASPLOS 2013 38
- 39. まとめと今後の課題 • まとめ – 不揮発性メモリから GPU への最適な I/O 手法を把握 – 16 枚の mSATA SSD を用いたプロトタイプマシンの設計 – 複数 mSATA SSD の I/O 基本性能の評価 • 16枚の mSATA SSD で 7.39 GB/s (理論ピークの 92.4%) • 8 mSATA SSD で ioDrive2 に対し 3.20〜7.60 倍 の Read 性能 – 複数 mSATA SSD から GPU への I/O 性能の予備評価 • 8 mSATA SSD から GPU へ 3.06 GB/s のスループット • RAID0 (ストライプサイズ 1MB) を組み、35〜70MB の粒度で DMA 転送 • 今後の課題 – ランダム I/O の評価 • 大規模グラフ探索など – 実アプリケーションを用いた評価 • スペクトラルクラスタリングなど 39
- 40.
- 41. mini SATA SSD (mSATA SSD) • mSATA SSD – 大容量、高性能、低消費電力、低価格 – 例) CT256M4SSD3: • 256 GB • Read: 500 MB/s、Write: 260 MB/s • 平均アクティブ時消費電力: <200mW • アイドル時消費電力: <85mW • $260-‐$300 41
- 42. 複数 mSATA SSD の IOPS 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 1 2 4 8 16 IOPS # mSATA SSDs Raw mSATA SSDs RAID0 64KB 42
- 43. Implementaron using mulr-‐mSATA without RAID 0 GPU CPU mSATA 1. Open input file 2. Read in parallel (OpenMP) 3. Copy input 5. Copy output 4. Computaron Repeat for each chunk mSATA mSATA 43