ACCL+: an FPGA-Based Collective Engine for Distributed Applications——论文泛读

news2024/11/26 3:04:36

OSDI 2024 Paper 论文阅读笔记整理

问题

FPGA在云部署中越来越普遍[16,81],如智能NIC[29,35,64,67103]、流处理器[31,32,55,68]和分布式加速器[15,41,61,65,86,93115]。可以使用FPGA到FPGA的直接通信来构建高效的分布式系统。然而,使用FPGA设计分布式应用程序是困难的,它需要FPGA上与数据中心基础设施兼容的网络栈,以及更高层次的抽象,例如集体通信,以实现更复杂的交互模式。集体通信是并行计算和分布式系统中的一种通信模式,涉及多个进程之间的数据交换和同步操作。集体通信操作通常由消息传递接口(MPI)等库提供,允许多个进程进行协同工作,而不需要每个进程独立地进行点对点通信。

最近的方法[10,18,60,70,72100]侧重于虚拟化FPGA资源以抽象数据移动,缺乏对网络的支持。这迫使利用FPGA的分布式应用程序依赖CPU进行通信[22,92116],从而增加了FPGA之间数据传输的延迟。直到最近,FPGA才有了本机网络支持[14,45,56,87,95]。但这些系统缺乏集体通信,限制了它们在更大的分布式用例中的适用性。

挑战

为FPGA实现高性能和多功能的集体抽象面临几个挑战:

  • 支持多种传输协议。这源于对特定应用解决方案的需求,并确保FPGA、CPU和加速器共存的混合环境中的互操作性。适应各种通信协议对于将基于FPGA的组件与系统的其他部分无缝集成至关重要。现有的工作[25,26,36,44,73,84,85,101,104,112]通常是针对FPGA直接相互连接而不通过数据中心分组交换网络连接的场景。在这些方法中,通信是通过低级链路层协议进行的,这导致了数据中心规模的可扩展性和集成挑战。

  • 集体实施的灵活性。一个关键的挑战是在硬件中提供灵活的设计,允许在运行时选择不同的集合和算法。当前的解决方案[26,45]通常将所有可能的集合模块直接集成到FPGA硬件中,导致对静态原语的更高需要数小时的重新编译。替代方法,例如在FPGA上使用嵌入式微控制器(uC)[89]的集体,以牺牲性能为代价提供了更大的灵活性。

  • 跨应用程序和平台的可移植性。可移植性是一个关键挑战,因为FPGA用于各种配置。图1a显示了FPGA集体通信库(CCL)作为FPGA加速器之间直联网络,还演示了以FPGA为中心的应用程序的分区内存模型[54,59,60],如果数据来自CPU内存(虚线),则需要显式内存副本。图1b说明了CCL作为具有共享虚拟内存的CPU应用程序的集体卸载引擎[62,70,75106]。这引发了应该向应用程序提供哪些通信模型的问题。接口应该支持消息传递,即MPI,在内存缓冲区之间进行通信;还是流式传输,在流式传输中通过连续的数据流进行通信。

本文方法

本文提出了FPGA上的自适应集体通信库ACCL+。

  • 可跨不同平台,支持UDP、TCP以及RDMA,使FPGA应用程序能够启动FPGA到FPGA的直接集体通信。可以作为CPU应用程序的集体卸载引擎,将CPU从网络任务中解放。

  • 提供了具有显式缓冲区分配的类MPI集体API和具有直接通道到通信层的流式集体API。

  • 为了实现可移植性,采用了模块化的系统架构,将特定于平台的IO管理和运行时与集体实现解耦,并结合了特定于平台和网络协议的适配器和驱动程序。

  • 为了灵活性,开发了独立于平台和协议的集体卸载引擎,支持在不重新编译硬件的情况下修改集体实现。

开源代码:GitHub - Xilinx/ACCL: Alveo Collective Communication Library: MPI-like communication operations for Xilinx Alveo accelerators 【可能是】

在具有100 Gb/s网络的FPGA集群上评估了ACCL+,并将其性能与RDMA上的软件MPI进行了比较。结果表明,ACCL+在基于FPGA的分布式应用中具有显著优势,在CPU应用中具有竞争力。

通过两个用例展示了ACCL+的双重作用:作为分布式基于CPU的向量矩阵乘法的集体卸载引擎,以及作为设计完全基于FPGA的分布式深度学习推荐推理的组件。

总结

针对基于FPGA的通信库,现有方法不能支持多种传输协议、灵活性不足、可移植性不足。本文提出FPGA上的自适应集体通信库ACCL+。包括四个技术:(1)可跨不同平台,支持UDP、TCP以及RDMA,使FPGA应用程序能够启动FPGA到FPGA的直接集体通信。可以作为CPU应用程序的集体卸载引擎,将CPU从网络任务中解放。(2)提供了具有显式缓冲区分配的类MPI集体API和具有直接通道到通信层的流式集体API。(3)为了可移植性,采用了模块化的系统架构,将特定于平台的IO管理和运行时与集体实现解耦,并结合了特定于平台和网络协议的适配器和驱动程序。(4)为了灵活性,开发了独立于平台和协议的集体卸载引擎,支持在不重新编译硬件的情况下修改集体实现。

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