[論文レビュー] ARM Wrestling with Big Data: A Study of ARM64 and x64 Servers for Data Intensive Workloads.

Jayanth Kalyanasundaram, Yogesh Simmhan|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2017

Cloud Computing and Resource Management参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、Apache Hadoop v2.7 を使用して Big Data ワークロードにおいて ARM64 サーバー（AMD A1100 シリーズ）を x64 サーバー（AMD Opteron 3300 シリーズ）と比較評価している。整数演算が中心のタスク（例：Sort や Hive クエリ）では、ARM64 サーバーが x64 サーバーと同等のパフォーマンスを達成しており、消費電力は1/3に抑えられ、エネルギー遅延積（EDP）は50–71%低減されている。これは、エネルギー効率の高いデータセンター構築に大きな可能性を示している。

ABSTRACT

ARM processors have dominated the mobile device market in the last decade due to their favorable computing to energy ratio. In this age of Cloud data centers and Big Data analytics, the focus is increasingly on power efficient processing, rather than just high throughput computing. ARM's first commodity server-grade processor is the recent AMD A1100-series processor, based on a 64-bit ARM Cortex A57 architecture. In this paper, we study the performance and energy efficiency of a server based on this ARM64 CPU, relative to a comparable server running an AMD Opteron 3300-series x64 CPU, for Big Data workloads. Specifically, we study these for Intel's HiBench suite of web, query and machine learning benchmarks on Apache Hadoop v2.7 in a pseudo-distributed setup, for data sizes up to $20GB$ files, $5M$ web pages and $500M$ tuples. Our results show that the ARM64 server's runtime performance is comparable to the x64 server for integer-based workloads like Sort and Hive queries, and only lags behind for floating-point intensive benchmarks like PageRank, when they do not exploit data parallelism adequately. We also see that the ARM64 server takes 1/3rd the energy, and has an Energy Delay Product (EDP) that is $50-71\%$ lower than the x64 server. These results hold significant promise for data centers hosting ARM64 servers to reduce their operational costs, while offering a competitive performance for Big Data workloads.

研究の動機と目的

• クラウド環境におけるデータ集約的ワークロード向けに、ARM64 ベースのサーバーのパフォーマンスとエネルギー効率を評価すること。
• ARM64 プロセッサが Big Data 分析ワークロードにおいて、x64 プロセッサと比較して競争力のあるパフォーマンスを発揮できるかどうかを評価すること。
• 実際の Big Data ベンチマーク条件下で、ARM64 サーバーと x64 サーバーのエネルギー消費量およびエネルギー遅延積（EDP）を測定すること。
• エネルギー節約による運用コスト削減を狙うデータセンターにおける、ARM64 サーバーの導入適性を特定すること。

提案手法

• ベンチマークは、ウェブ、クエリ、機械学習ワークロードをカバーする Intel の HiBench サイズを用いて実施された。
• 本番環境に近い状態を再現するため、擬似分散型 Hadoop v2.7 環境で実験が実施された。
• スケーラビリティを評価するため、最大 20GB のファイル、500万件のウェブページ、5億件のタプルを含むワークロードが使用された。
• パフォーマンスは実行時間、エネルギー消費量、およびエネルギー × 遅延として計算されるエネルギー遅延積（EDP）の観点から測定された。
• 比較対象は整数演算中心のタスク（例：Sort、Hive クエリ）と浮動小数点演算中心のタスク（例：PageRank）に絞られた。
• ARM64 サーバーは 64ビット ARM Cortex A57 アーキテクチャに基づく AMD A1100 シリーズを、x64 サーバーは AMD Opteron 3300 シリーズを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Sort や Hive クエリのような整数ベースの Big Data ワークロードにおいて、ARM64 サーバーの実行時間パフォーマンスは x64 サーバーと比べてどの程度か？
• RQ2 データ並列性が十分に活用されない場合、PageRank のような浮動小数点演算中心のベンチマークにおいて、ARM64 と x64 サーバーのパフォーマンスギャップはどの程度か？
• RQ3 さまざまな Big Data ワークロードにおいて、ARM64 サーバーは x64 サーバーと比較してどの程度エネルギー消費量を削減できるか？
• RQ4 ARM64 サーバーのエネルギー遅延積（EDP）は x64 サーバーと比べてどの程度か？ これは運用効率にどのような意味を持つのか？

主な発見

• Sort や Hive クエリのような整数ベースのワークロードにおいて、ARM64 サーバーは x64 サーバーと同等の実行時間パフォーマンスを達成した。
• データ並列性が十分に活用されない場合、PageRank のような浮動小数点演算中心のベンチマークにおいて、ARM64 サーバーはパフォーマンスの遅れを示した。
• 評価されたワークロード全体において、ARM64 サーバーのエネルギー消費量は x64 サーバーの約1/3に抑えられた。
• ARM64 サーバーのエネルギー遅延積（EDP）は、x64 サーバーと比較して50–71%低減されており、優れたエネルギー効率を示している。
• 20GB までのデータサイズ、500万件のウェブページ、5億件のタプルにわたり、ARM64 サーバーのパフォーマンスおよびエネルギー効率の優位性は一貫していた。
• これらの結果から、ARM64 サーバーは、大多数の Big Data ワークロードで競争力のあるパフォーマンスを維持しつつ、データセンターにおける運用コストを顕著に削減できる可能性を示している。