サーベイ: Architecture and Performance Studies of 3D-Hypter-Flex-LION for Reconfigurable All-to-All HPC Networks

Liu, Gengchen, et al. "Architecture and performance studies of 3D-Hyper-FleX-LION for reconfigurable all-to-all HPC networks." SC20: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2020.

bibtex

@INPROCEEDINGS{9355261, author={Liu, Gengchen and Proietti, Roberto and Fariborz, Marjan and Fotouhi, Pouya and Xiao, Xian and Ben Yoo, S.J.}, booktitle={SC20: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis}, title={Architecture and Performance Studies of 3D-Hyper-FleX-LION for Reconfigurable All-to-All HPC Networks}, year={2020}, volume={}, number={}, pages={1-16}, doi={10.1109/SC41405.2020.00030}}

TL; DR

3D-Hyper-FleX-LION (AWGR: arrayed waveguide grating routerを用いた全結合ネットワーク）を提案
- 1つのノードから複数の波長を出力（目的地ごとに波長を変えている）AWGRで波長に対応したノードに光を転送
3D-Hyper-FleX-LIONでは N times N のAWGRを用いれば N^Nのマシン（ラックヘッド）を接続可能
Fat-treeと理論的に比較
- 消費電力: MRR(microring resonators) add/drop filterや128-port switch ASIC 消費電力を決め打ちして算出
- トランシーバ数や光ファイバ数、ホップ数などの比較

詳細

背景

ハイパースケールのデータセンタやHPCシステムはmulti-stageのツリーベースのEPS(電気スイッチ)アーキテクチャを持つ
- multi-stageとはfat-treeやleaf-spineなど複数のスイッチの層、からなる接続形態
これは電力効率が悪く、さらに、scale-up*1とscale-out*2をしようとしてもバンド幅、radix、電気スイッチング容量の制約から厳しくなっている

どんなもの?

3D-Hypter-Flex-LIONを提案、そのアーキテクチャとパフォーマンスを行なった
Hyper-Flex-LIONは下図の構成
- AWGRは入力N波長出力N波長で内部で光がシュッフルされるイメージ
- 外側のMMR(micro ring resonators)で特定の波長を別の導波路へ輸送することもできる

MMRによる共振の図（Wikipediaからリング共振器 - Wikipedia ）

3D-Hypter-Flex-LIONは上記の2-D的Hypter-Flex-LIONを繋げて3-D的にしたもの
- Hypter-Flex-LIONにヘッドノードを作成し、ヘッドノードから作成されるHypter-Flex-LIONを接続する
- 多分4Dもいけそう

先行研究と比べてどこがすごい?

Fat-treeと理論的に比較
- 消費電力: MRR(microring resonators) add/drop filterや128-port switch ASIC 消費電力を決め打ちして算出　- Fat-treeよりも消費電力が少ない(電気スイッチや光TRXsの削減による)
- トランシーバ数や光ファイバ数、ホップ数などの比較　- 光ファイバ数を(1/10)に削減できる