This paper studies the energy efficiency of composable datacentre (DC) infrastructures over network topologies. Using a mixed integer linear programming (MILP) model, we compare the performance of disaggregation at rack-scale and pod-scale over selected electrical, optical and hybrid network topologies relative to a traditional DC. Relative to a pod-scale DC, the results show that physical disaggregation at rack-scale is sufficient for optimal efficiency when the optical network topology is adopted and resource components are allocated in a suitable manner. The optical network topology also enables optimal energy efficiency in composable DCs. The paper also studies logical disaggregation of traditional DC servers over an optical network topology. Relative to physical disaggregation at rack-scale, logical disaggregation of server resources within each rack enables marginal fall in the total DC power consumption (TDPC) due to improved resource demands placement. Hence, an adaptable composable infrastructure that can support both in memory (access) latency sensitive and insensitive workloads is enabled. We also conduct a study of the adoption of micro-service architecture in both traditional and composable DCs. Our results show that increasing the modularity of workloads improves the energy efficiency in traditional DCs, but disproportionate utilization of DC resources persists. A combination of disaggregation and micro-services achieved up to 23% reduction in the TDPC of the traditional DC by enabling optimal resources utilization and energy efficiencies. Finally, we propose a heuristic for energy efficient placement of workloads in composable DCs which replicates the trends produced by the MILP model formulated in this paper.


翻译:本文研究了可合成数据中心(DC)基础设施相对于网络地形的能源效率。使用混合整数线性编程模式(MILP),我们比较了相对于传统DC的选定电气、光学和混合网络地形,在架式和舱型对若干电子、光学和混合网络地形进行分解的绩效。相对于缓冲规模的DC,结果显示,在采用光学网络地形学和以适当方式分配资源组成部分时,在架式上进行物理分解足以达到最佳效率。光学网络布局布局也有利于在可腐化发展中国家采用最优化的传统能效。 本文还研究了传统的发展中国家服务器比光学网络结构生产形态的逻辑分解趋势。相对于在每架内对服务器资源效率进行分解的分解,使得发展中国家总电力消耗量的边际下降,因为资源需求配置的改善。因此,在记忆(获取)通度敏感度和资源工作量和敏感工作量分配方面,一个可调整的折合型基础设施能够支持最佳效率。我们还研究了在传统和可调整的DC文件中采用微服务结构结构。我们的结果表明,在机组规模上提高了发展中国家能源利用率,最终利用了23层资源,使发展中国家能源的使用效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

DC:Distributed Computing。 Explanation:分布式计算。 Publisher:Springer。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/dc/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Gartner:2019 年 MSP 魔力象限
云头条
15+阅读 · 2019年3月6日
人工智能 | UAI 2019等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年1月14日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月14日
Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation
Arxiv
8+阅读 · 2020年3月23日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Efficient and Effective $L_0$ Feature Selection
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月7日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Gartner:2019 年 MSP 魔力象限
云头条
15+阅读 · 2019年3月6日
人工智能 | UAI 2019等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年1月14日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员