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[導(dǎo)讀]為了提升計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的性能,并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求,眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下,先進(jìn)的可編程硬件是加速的主要方式。

為了提升計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的性能,并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求,眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下,先進(jìn)的可編程硬件(主要是指 GPU 和 FPGA)是加速的主要方式。通過使用這種先進(jìn)的硬件,企業(yè)正在贏得計(jì)算優(yōu)勢(shì);然而,對(duì)于編程難度,他們?nèi)匀淮嬖诤侠淼膿?dān)憂。

FPGA 與 GPU 計(jì)算存儲(chǔ)加速對(duì)比:單位功耗性能考量因素

圖 1:分析/AI 流水線組件

硬件制造商正在將加速方法應(yīng)用于計(jì)算存儲(chǔ),這是專門設(shè)計(jì)用于包含內(nèi)嵌計(jì)算元素的存儲(chǔ)。這種方法已經(jīng)被證明可以為分析和 AI 應(yīng)用提供優(yōu)異的性能(圖 1)。使用或者不使用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的分析以及驗(yàn)證,都可以借助計(jì)算存儲(chǔ)器件進(jìn)行加速。這些器件提供了一個(gè)關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì),使得成本高昂的計(jì)算被卸載到存儲(chǔ)器件上,而不必在服務(wù)器 CPU 上完成。與標(biāo)準(zhǔn)的存儲(chǔ)/CPU 方法相比,通過計(jì)算存儲(chǔ)獲得的優(yōu)勢(shì)包括:

1. 借助應(yīng)用專用編程定制可編程硬件,獲得更高性能

2. 將計(jì)算任務(wù)從服務(wù)器卸載到存儲(chǔ)器件,釋放 CPU 資源

3. 數(shù)據(jù)與計(jì)算共址,降低數(shù)據(jù)傳輸需求

這種新穎的方法前景光明。不過,您應(yīng)根據(jù)具體用例評(píng)估這種方法,考量性能、成本、功耗和易用性。性價(jià)比和單位功耗性能在選擇加速硬件評(píng)估時(shí),占據(jù)主要比率。在本文中,我們將研討單位功耗性能(另一篇文章則專門研討性價(jià)比)。

計(jì)算存儲(chǔ)功耗比較

3種系統(tǒng)

在這個(gè)場景中,我們將比較以 CSV 數(shù)據(jù)讀取用例為主的三種工具:英偉達(dá) GPUDirect 存儲(chǔ) 和RAPIDS存儲(chǔ),以及基于賽靈思技術(shù)的三星 SmartSSD 存儲(chǔ)。CSV 讀取在計(jì)算密集型流水線中起著重要的作用(參見圖 1)。

在下文中,我們將性能定義成 CSV 的處理速率,或處理“帶寬”。我們先快速回顧一下三種系統(tǒng)的運(yùn)行方式。

英偉達(dá) GPUDirect 存儲(chǔ)

· 端到端滿足分析和 AI 需求

· 將 GPU 用作計(jì)算單元,緊貼基于 NVMe 的存儲(chǔ)器件布局 (GPUDirect)

· 使用 CUDA 進(jìn)行編程 (RAPIDS)

英偉達(dá)用其 CSV 數(shù)據(jù)讀取技術(shù)衡量相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn) SSD 的性能提升。結(jié)果如圖 1 所示。使用 1 到 8 個(gè)加速器時(shí),對(duì)應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s。

三星 SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器

· 將賽靈思 FPGA 用作計(jì)算單元

· 與存儲(chǔ)邏輯內(nèi)嵌駐留在同一個(gè)內(nèi)部 PCIe 互聯(lián)上

· 通過編程在存儲(chǔ)平臺(tái)上開展運(yùn)算

賽靈思數(shù)據(jù)分析解決方案合作伙伴 Bigstream 與三星合作,為 Apache Spark 設(shè)計(jì)加速器,包括用于 CSV 和 Parquet 處理的 IP。SmartSSD 的測試使用單機(jī)模式的 CSV 解析引擎,以便開展比較。結(jié)果如圖 2 所示,使用 1 到 12 個(gè)加速器時(shí),對(duì)應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s,同時(shí)也給出英偉達(dá)的結(jié)果(使用 1 到 8 個(gè)加速器)。請(qǐng)注意,本討論中的所有結(jié)果都按 x 軸上的加速器數(shù)量進(jìn)行參數(shù)化。

這些結(jié)果令人振奮,但在選擇您的解決方案時(shí),請(qǐng)務(wù)必將功耗情況納入考慮。

FPGA 與 GPU 計(jì)算存儲(chǔ)加速對(duì)比:單位功耗性能考量因素

圖 2:SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器的 CSV 解析性能結(jié)果

單位功耗性能比較

圖 3 顯示了將功耗考慮在內(nèi)后的分析結(jié)果。它們代表單位功耗達(dá)到的性能水平,根據(jù)上述討論中引用的相關(guān)材料,給出了以下假設(shè):

· Tesla V100 GPU:最大功耗 200 瓦

· SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器 FPGA:最大功耗 30 瓦

FPGA 與 GPU 計(jì)算存儲(chǔ)加速對(duì)比:單位功耗性能考量因素

圖 3:CSV 解析的每瓦功耗帶寬比較

在這個(gè)場景下,計(jì)算表明,在全部使用 8 個(gè)加速器的情況下,SmartSSD 的單位功耗性能比 GPUDirect Storage 高 25 倍。

FPGA 與 GPU 對(duì)比:有關(guān)單位功耗性能的最終思考

計(jì)算存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)在于能增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和 AI 應(yīng)用的性能。然而,要讓這種方法具備可實(shí)際部署的能力和實(shí)用性,就必須在評(píng)估時(shí)將功耗納入考慮。

針對(duì)用于 CSV 數(shù)據(jù)解析的兩種不同的計(jì)算存儲(chǔ)方法,我們已經(jīng)提出按功耗參數(shù)化的吞吐量性能曲線。結(jié)果顯示,在使用相似數(shù)量的加速器進(jìn)行比較時(shí),SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器的單位功耗性能優(yōu)于 GPUDirect存儲(chǔ)方法。

GPUDirect 是英偉達(dá)通過 NVIDIA DGX-2 應(yīng)用平臺(tái)提供的研究系統(tǒng)。

三星 SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器是一種可部署的量產(chǎn)型 PCIe 可插拔平臺(tái),現(xiàn)在已經(jīng)通過賽靈思及分銷商供貨。

如需了解更多信息,請(qǐng)查看:

· 有關(guān) Bigstream 與 SmartSSD 計(jì)算存儲(chǔ)器件結(jié)合使用,加速大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的電子書。

· Bigstream 硬件加速 Apache Spark解決方案。

· 有關(guān)使用三星 SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器給工作負(fù)載帶來優(yōu)勢(shì)的 三星 SmartSSD 頁面。

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