Optical interconnects are already the dominant technology in large-scale data center networks. However, the high optical loss of many optical components coupled with the low efficiency of laser sources result in high aggregate power requirements for the thousands of optical transceivers used by these networks. As optical interconnects stay always on even as traffic demands ebb and flow, most of this power is wasted. We present LC/DC, a data center network system architecture in which the operating system, the switch, and the optical components are co-designed to achieve energy proportionality. LC/DC capitalizes on the path divergence of data center networks to turn on and off redundant paths according to traffic demand, while maintaining full connectivity. Turning off redundant paths allows the optical transceivers and their electronic drivers to power down and save energy. Maintaining full connectivity hides the laser turn-on delay. At the node layer, intercepting send requests within the OS allows for the NIC's laser turn-on delay to be fully overlapped with TCP/IP packet processing, and thus egress links can remain powered off until needed with zero performance penalty. We demonstrate the feasibility of LC/DC by i) implementing the necessary modifications in the Linux kernel and device drivers, ii) implementing a 10Gbit/s FPGA switch, and iii) performing physical experiments with optical devices and circuit simulations. Our results on university data center traces and models of Facebook and Microsoft data center traffic show that LC/DC saves on average 60% of the optical transceivers power (68% max) at the cost of 6% higher packet delay.


翻译:光学互连是大型数据中心网络中的主要技术。然而,许多光学部件的高度光学损失,加上激光源的低效率,导致这些网络使用的数千台光学收发器的总电量需求很高。光学互连即使在交通需求起伏和流动时,这些电量大多被浪费了。我们介绍了数据中心网络系统结构,即操作系统、开关和光学组件共同设计以实现能源比例比例的数据中心网络结构。LC/DC利用数据中心网络的偏差,以便根据交通需求打开和关闭冗余路径,同时保持完全的连通性。关闭冗余路径使光学收发收发器及其电子驱动器能够下电和节省能源。保持完全连连,隐藏了激光开关的延迟。在节层,拦截内部服务器内部的发送请求,以便与IMC/IP包处理完全重叠。因此,在需要的零性能约束下,数据中心的电流路段路段路段路段路段路段路段路段路段路段路段路段的电路段可以继续断断。我们展示了LC/C/DC运行10GFDLFA系统的平均成本数据运行的升级。

0
下载
关闭预览

相关内容

区块链白皮书(2020年),60页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2021年1月5日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
8+阅读 · 2020年6月15日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员