KCI우수등재
GPUDirect Storage 성능 분석 및 DSGDS 구현 = GPUDirect Storage Performance Analysis and DSGDS Implementation
GPU는 그래픽 분야에서 주로 사용되어 왔지만 현재 GPU 기술이 발전함에 따라 중앙 처리 장치가 맡았던 응용 프로그램들의 연산에도 활용되고 있고, CUDA를 활용하여 딥러닝이나 병렬 연산같이 높은 연산 능력을 요구하는 복잡한 어플리케이션에도 사용되고 있다. 그 외 컴퓨터 재정학, 데이터 과학 및 분석, 의료 영상, 미디어 및 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 CUDA를 사용할 경우 데이터를 읽기 시 CPU에서 디스크에 있는 데이터를 읽어 온 후 GPU 메모리로 복사하는 방식으로 동작하기 때문에 비효율적이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 제시된 기술이 GPUDirect Storage이며, 로컬 NVMe 또는 원격 스토리지 및 GPU 메모리 간에 직접 데이터 경로를 생성한다. 이 기능은 CPU의 바운스 버퍼를 피하여 GPU 메모리로 데이터를 전송하는 네트워크 어댑터 또는 스토리지 근처의 DMA(Direct-Memory Access) 엔진을 통해 활성화된다. 본 논문은 GPUDirect Storage의 성능을 분석하고 GlusterFS 상에서 DSGDS(GPUDirect Store based on Distributed Storage Environment)를 구성하였으며, 기존 CUDA를 활용하여 GPU I/O를 수행하였을 때와 비교하였다.
더보기GPU has mainly been used in graphics, but with the development of GPU technology, applications having leveraged CPU commonly utilize GPUs these days, due to their potential of high computing power, such as deep learning or parallel computing with CUDA. In addition, GPUs are used in various fields, including computer finance, data science and analysis, medical imaging, media, and entertainment. However, the traditional CUDA-based method is not effective because it first works reading data from the CPU and copying it to GPU memory. To overcome such a drawback, the proposed technology is GPUDirect Storage, which creates a direct data path between local NVMe or remote storage and GPU memory. This feature is activated through either a network adapter or Direct-Memory Access (DMA), to transfers data to GPU memory, while avoiding the use of CPU bounce buffer. In this paper, we first analyzed the performance of GPUDirect Storage, and then developed the DSGDS(GPUDirect Store based on Distributed Storage Environment) on top of GlusterFS, We compared our method with GPU I/O utilizing the traditional CUDA-based method.
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