Южнокорейский стартап Panmnesia сообщил о разработке специализированного CXL-решения, которое позволяет расширять встроенную память ускорителей на базе GPU путём подключения внешних блоков DRAM или даже SSD. Отмечается, что современным приложениям ИИ и НРС требуется значительный объём быстрой памяти, но возможности ускорителей в этом плане ограничены.

Сложность расширения памяти актуальных ускорителей заключается в том, что в таких изделиях отсутствуют логическая структура CXL и компоненты, поддерживающие DRAM и/или SSD. Кроме того, подсистемы кеша и памяти GPU не распознают никаких расширений. В лучшем случае предлагается механизм унифицированной виртуальной памяти (UVM) для совместного доступа к содержимому памяти и CPU, и GPU. Однако этот механизм довольно медленный.

Источник изображений: Panmnesia

Panmnesia обошла существующие ограничения путём создания собственного root-комплекса, совместимого со стандартом CXL 3.1 и предоставляющего несколько root-портов. Он и обеспечивает поддержку внешней памяти через PCIe. При этом задействован особый декодер HDM (Host-managed Device Memory), отвечающий за работу с адресными пространствами. Это сложное решение в каком-то смысле «обманывает» подсистему памяти ускорителя, заставляя ее рассматривать внешнюю PCIe-память как доступную напрямую.

Прототип, основанный на кастомизированном GPU, в ходе тестов продемонстрировало задержки менее 100 нс при передаче данных в обоих направлениях. При этом решение Panmnesia предоставляет более гранулярный доступ к памяти в сравнении с UVM. Быстродействие CXL-системы Panmnesia оказалось в 3,22 раза выше в пересчёте на IPC по сравнению с UVM.

На конференции Flash Memory Summit южнокорейская компания Panmnesia продемонстрировала свою версию CXL-пула DRAM объёмом 6 Тбайт на базе программно-аппаратного стека собственной разработки. Новинка продемонстрировала более чем троекратное превосходство над системой, построенной на базе технологии RDMA, в нагрузках, связанной с работой рекомендательной ИИ-системы Meta✴.

Panmnesia разработана в сотрудничестве с Корейским инститом передовых технологий (KAIST). О более раннем варианте разработок KAIST в этой области мы рассказывали в 2022 году. Коммерческий вариант комплекса поддерживает CXL 3.0 и состоит из CXL-процессора, коммутатора и модулей расширения памяти. Все модули выполнены в форм-факторе, чрезвычайно напоминающем FHFL-карты. Модули устанавливаются в универсальное шасси, при этом их можно произвольно комбинировать.

Источник изображений здесь и далее: Panmnesia

Демо-платформа содержала два процессорных модуля, три модуля коммутации и шесть 1-Тбайт модулей памяти. Модули памяти построены на базе обыкновенных DIMM-планок и поддерживают их замену и расширение. Реализован не только режима CXL.mem, но и CXL.cache и CXL.io. При этом компания предлагает не только готовые IP-решения, но и их кастомизацию под конкретного заказчика, что поможет оптимизировать цикл создания продукта и снизить общую стоимость разработки и валидации.

Фирменное ПО базируется на Linux и содержит необходимые драйверы, а также специализированную виртуальную машину, с помощью которой пространство памяти представляется в виде безпроцессорного NUMA-узла. Поверх этих компонентов функционирует пользовательская часть, отвечающая за эффективное размещение и предвыборку (prefetching) данных.

По ряду параметров Panmnesia можно назвать лидером в области CXL-решений. В частности, по объёму DRAM она уже обгоняет совместное решение Samsung, MemVerge, H3 и XConn, а использование DIMM-модулей только придаёт ей гибкости. Развитая программная часть, как утверждается, упрощает и удешевляет интеграцию в существующую инфраструктуру ЦОД.

Спектр применения, как и у всех систем CXL-пулинга, крайне широкий и включает в себя не только ИИ-сценарии, но и любые задачи, требующие большого объёма оперативной памяти.