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P2 Accelerometer

Accelerometer
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Fifth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2020匹配度 0/10 · 该论文属于数据中心微服务CPU周期特征刻画与体系结构加速机会识别,与用户关注的静态分析、Agentic/LLM程序分析、浮点程序分析、贝叶斯程序分析等方向均无交集。引用 78 inbox
Akshitha Sriraman, Abhishek Dhanotia
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:对 Facebook 计算优化数据中心中七大微服务进行 CPU 周期特征刻画,以识别全局服务器机群的加速机会。

随着 Dennard scaling 终结,仓库级数据中心中重要微服务随服务器代际更新带来的性能收益递减。为在全局服务器机群中寻找加速机会,必须理解这些微服务如何消耗 CPU 周期。本文首先对 Facebook 计算优化数据中心机群上运行的七大微服务开展全面特征刻画,分析其 CPU 周期使用情况,从而为后续加速方案提供依据。摘要未给出具体量化结果或加速实现。

问题
在 Dennard scaling 结束、微服务服务器代际性能收益递减的背景下,需要理解大规模数据中心中重要微服务的 CPU 周期消耗,以确定可行的加速机会。
方法
对 Facebook 计算优化数据中心机群上运行的 top seven 微服务进行全面的 CPU 周期特征刻画(comprehensive characterization)。
评估
评估方式为对七大微服务的 CPU 周期使用进行表征与分析,以识别跨全球服务器机群的加速机会;摘要未报告具体实验数值。
原文摘要(Abstract)

At global user population scale, important microservices in warehouse-scale data centers can grow to account for an enormous installed base of servers. With the end of Dennard scaling, successive server generations running these microservices exhibit diminishing performance returns. Hence, it is imperative to understand how important microservices spend their CPU cycles to determine acceleration opportunities across the global server fleet. To this end, we first undertake a comprehensive characterization of the top seven microservices that run on the compute-optimized data center fleet at Facebook.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5460,
  title = {Accelerometer},
  author = {Akshitha Sriraman and Abhishek Dhanotia},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2020},
  doi = {10.1145/3373376.3378450}
}