弗吉尼亚理工大学、英特尔、微软Azure、谷歌和Stone Co.的研究人员发表了一篇题为“Pond:基于cxl的云平台内存池系统”的技术论文。
摘要
“公共云提供商寻求满足严格的性能要求和低硬件成本。影响性能和成本的一个关键因素是主存。内存池有望提高DRAM的利用率，从而降低成本。但是，在云性能要求下，池化具有挑战性。本文提出了Pond，这是第一个既满足云性能目标又显著降低DRAM成本的内存池系统。Pond建立在Compute Express Link (CXL)标准之上，用于对池内存的加载/存储访问和两个关键见解。首先，我们对云生产轨迹的分析表明，跨8-16个套接字的池化足以实现大部分好处。这样可以实现低访问延迟的小池设计。其次，可以创建机器学习模型，可以准确地预测分配给虚拟机(VM)的本地和池内存数量，以类似于相同的numa节点内存性能。我们对158个工作负载的评估表明，Pond将DRAM成本降低了7%，性能在相同numa节点虚拟机分配的1-5%之内。”
找到开放获取技术纸在这里．2023年1月出版。
李怀成，Daniel S. Berger, Lisa Hsu, Daniel Ernst, Pantea Zardoshti，
Stanko Novakovic, Monish Shah, Samir Rajadnya, Scott Lee, Ishwar Agarwal，
马克·d·希尔，马库斯·丰图拉，里卡多·比安奇尼，2023年。Pond:基于cxl的云平台内存池系统。在立法会会议录
第28届ACM国际编程体系结构支持会议
语言与操作系统，第2卷(ASPLOS ' 23)， 3月25-29日
2023年，加拿大温哥华。ACM，纽约，纽约，美国，14页。https:
/ / doi.org/10.1145/3575693.3578835
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