コンピューター エンジニアが、分散共有メモリの新しいビジョンに向けた大胆なプロジェクトに乗り出す

膨大なデータ セットを使用した複雑な計算作業は、ゲノミクス、経済学、天体物理学などの分野で一般的に行われています。 これらの分野や同様にデータ集約型の分野の研究者は、コンピューターに依存してデータにアクセスし、データを移動する一方で、1 つのデバイスがクラッシュした場合に備えてバックアップ コピーを別の場所に保存しています。 コンピュータ サイエンスとエンジニアリングのサブフィールドは、複数のデバイスをネットワーク化することでこれを可能にすることに専念しています。 しかし、これらのネットワーク デバイスのいずれかで問題が発生すると、分散システムのプログラミングを専門としない人にとっては複雑すぎる問題が発生する可能性があります。

この問題の解決策の 1 つが分散共有メモリ (DSM) です。DSM では、別のコンピューター上のデータを参照できる「ポインター」をたどることで、コンピューター上または別の場所にある必要なデータを見つけるようにコンピューターがプログラムされます。

この「神聖な」ソリューション (堅牢で効率的な DSM システム) を作成する過去の取り組みは失敗に終わりましたが、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のコンピューター科学および工学の准教授である Peter Alvaro 氏は、技術の進歩は、このアイデアを再検討する適切な時期であることを意味すると考えています。 Alvaro は、新しい NSF 助成金の支援を受けて、Memory at Scale On Networks (MaSON) と呼ばれるプロジェクトに着手しています。これは、新しいオペレーティング システムとネットワークの大胆なビジョンを実現するもので、それぞれが互いに最適なサービスを提供するように設計されています。すべてのデータが 1 台のコンピューターのメモリに収まるかのように、ビッグ データ システムをプログラミングするための全体的なモデル。 このシステムにより、科学研究者向けのプログラムをより速く、より堅牢に実行できるようになります。

「どのような記憶が拡張されているかという考えには、さまざまな方法があります」と Alvaro 氏は言います。 「その聖杯を達成するのに今が適切な時期ですか?」と言うこの機会があります。 目標は、ある分野の専門家が、1 台のコンピューターでできることをはるかに超える研究問題が発生したときに、サポート テクノロジを管理する必要なく、データに集中してツールを使用できるようにすることです。」

Twizzler と呼ばれる新しいオペレーティング システムは、Alvaro の Ph.D. 学生のダニエル・ビットマン。 アルバロのグループは、このビジョンを実現するために必要なハードウェアとソフトウェアをさらに開発します。

重要なことは、新しいシステムでは、データを解釈するためのコンテキストが、データを操作する比較的短期間の計算プロセスとペアになるのではなく、データ自体とペアになっていることです。 Alvaro 氏は、これは現在のプログラミング モデルとは大きく異なると述べています。 このコンテキストにより、いつ、どのくらいのデータをキャッシュするか、またはバックアップとして保存するか、いつ、どのくらいのデータをプリフェッチするか、または必要になる可能性があることを予測して事前に収集するかなど、分散ネットワークの現在の複雑さの一部が解消されます。

「これまで、私たちはコンピュータ中心の世界と呼ばれるプロセスに支配された世界に住んでいました。その世界では、データは二流の市民です」と Alvaro 氏は述べています。 「MaSON プロジェクトは、その考えを完全にひっくり返します。私たちが思い描くデータ中心の世界では、情報が第一の市民であり、情報と相互作用する可能性のあるあらゆる計算よりも長持ちします。プロセス (さらに言えば、コンピューター) は一時的な場所に過ぎません。 .”データが存在し、変化する可能性がある場所。成功すれば、このプロジェクトは、大規模システムのプログラミングに関する私たちの考え方を変えるでしょう。”

当初、Alvaro と彼の生徒たちは、数十台のコンピューターを接続して 1 つとして動作させることができる「アプライアンス」を作成したいと考えています。 最終的には、大規模なデータ センター環境で MaSON を採用したいと考えています。

Alvaro は、このプロジェクトで Robert Soulé と協力します。Robert Soulé は、イェール大学のコンピュータ サイエンスと電気工学の准教授で、プログラマブル ネットワーク上の堅牢なメモリに取り組んでいます。 Alvaro は、このプロジェクトで、過去数年間で大幅に成長した彼のラボ グループを、この長期的なプロジェクトに重点を置き、オペレーティング システムをより広く研究するという新しい方向に導くことを計画しています。 Alvaro は、この研究を支援するために、過去 2 年間に NSF、国防高等研究計画局 (DARPA)、Intel から合わせて 250 万ドル以上の資金を調達しました。

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