Um Mecanismo Modular e Eficiente para Compartilhamento de Memória em Clusters
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Informações:
Publicações do PESC
Nesta tese propomos o sistema MOMEMTO (MOre MEMory Than Others), um novo conjunto de mecanismos em kernel para suportar o compartilhamento global das memórias distribuídas dos nós do cluster, permitindo à aplicação utilizar mais memória do que a disponível em qualquer nó. MOMEMTO oferece primitivas básicas de sincronização, o que permite ao programador um maior controle sobre o uso da memória e abre espaço para otimizações feitas especificamente para cada aplicação. Além disso, com estas primitivas pode-se decidir quando e quais páginas de memória compartilhada precisam ser sincronizadas. 0 sistema MOMEMTO foi implementado no kernel 2.4 do Linux e comparamos seu desempenho com implementações em TreadMarks e MPI de alguns benchmarks. Nos experimentos o sistema apresentou um baixo overhead e melhorou substancialmente 0 tempo de execução das aplicações. Ainda mais importante que os resultados obtidos nos experimentos é o fato de que MOMEMTO se mostra como uma alternativa promissora para o compartilhamento de memória global em clusters e abre espaço para novas pesquisas nesta área, visando soluções específicas para classes de aplicações.
In this thesis, we propose the MOMEMTO (MOre MEMory Than Others) system, a new set of kernel mechanisms to support global memory sharing across the physically distributed memories of cluster's nodes. A main advantage of MOMEMTO is that it allows cluster's applications to use more memory space than that is available in any single node. MOMEMTO also offers basic synchronization primitives, which allow programmer to have more control over the use of the global memory and to create opportunities for application-specific optimizations. In addition, programmers can use the synchronization primitives we propose to decide when and which shared memory's pages need to be synchronized. We implemented the MOMEMTO system in the Linux's Kernel 2.4 and compared MOMEMTO's performance against that of TreadMarks and MPI implementations of some benchmarks. Overall, our results show that MOMEMTO has low overhead and that it improves significantly the execution time of the benchmarks. Most importantly, our experimental results reveal that MOMEMTO is an promising alternative to support global memory sharing in clusters and that it opens new research avenues on exploiting MOMEMTO for application-specific solutions.