[논문 리뷰] ARM Wrestling with Big Data: A Study of ARM64 and x64 Servers for Data Intensive Workloads.

Jayanth Kalyanasundaram, Yogesh Simmhan|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 21.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 8인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 Apache Hadoop v2.7를 사용하여 ARM64 서버(AMD A1100-시리즈)를 x64 서버(AMD Opteron 3300-시리즈)와 대비하여 빅데이터 워크로드에서 평가한다. 정수 중심 작업인 Sort 및 Hive 쿼리와 같은 워크로드에서 ARM64 시스템은 x64와 유사한 성능을 달성하며, 에너지 소비는 1/3 수준이며 에너지 지연 제품(Energy Delay Product, EDP)은 50–71% 낮아져 에너지 효율적인 데이터 센터에 큰 잠재력을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 클라우드 환경에서 데이터 집약적인 워크로드에 대해 ARM64 기반 서버의 성능과 에너지 효율성을 평가하기 위해.
• 빅데이터 분석 워크로드에서 ARM64 프로세서가 x64 프로세서에 비해 경쟁 가능한 성능을 제공할 수 있는지 평가하기 위해.
• 실제 빅데이터 벤치마크 환경에서 ARM64와 x64 서버의 에너지 소비 및 에너지 지연 제품(EDP)을 측정하기 위해.
• 에너지 절감을 통해 운영 비용을 낮추고자 하는 데이터 센터에서 ARM64 서버의 도입 가능성을 규명하기 위해.

제안 방법

• 벤치마킹은 웹, 쿼리, 머신러닝 워크로드를 포함한 Intel의 HiBench 스위트를 사용하여 수행되었다.
• 실제 데이터 센터 조건을 시뮬레이션하기 위해 의사 분산(Hadoop v2.7) 환경에서 실험이 수행되었다.
• 스케일러비리티 평가를 위해 데이터 크기 최대 20GB 파일, 500만 개의 웹 페이지, 5억 개의 튜플을 포함한 워크로드가 사용되었다.
• 성능는 런타임, 에너지 소비, 에너지 지연 제품(EDP)을 기준으로 측정되었으며, EDP는 에너지 × 지연 시간으로 계산되었다.
• 비교는 정수 중심 작업(예: Sort, Hive 쿼리)과 부동소수점 중심 작업(예: PageRank)에 집중되었다.
• ARM64 서버는 64비트 ARM Cortex A57 아키텍처 기반의 AMD A1100-시리즈를 사용하였고, x64 서버는 AMD Opteron 3300-시리즈를 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정수 기반 빅데이터 워크로드(예: Sort 및 Hive 쿼리)에서 ARM64 서버의 런타임 성능은 x64 서버와 어떻게 비교되는가?
• RQ2 데이터 병렬 처리가 충분히 활용되지 않을 경우, 부동소수점 중심 벤치마크(예: PageRank)에서 ARM64와 x64 서버 간의 성능 격차는 어느 정도인가?
• RQ3 다양한 빅데이터 워크로드에서 ARM64 서버는 x64 서버 대비 에너지 소비를 어느 정도 줄이는가?
• RQ4 ARM64 서버의 에너지 지연 제품(EDP)은 x64 서버와 비교해 어떻게 되며, 이는 운영 효율성에 어떤 의미를 갖는가?

주요 결과

• 정수 기반 워크로드(예: Sort, Hive 쿼리)에서 ARM64 서버는 x64 서버와 유사한 런타임 성능을 달성하였다.
• 데이터 병렬 처리가 충분히 활용되지 않을 경우, 부동소수점 중심 벤치마크(예: PageRank)에서 ARM64 서버는 성능 떨어짐을 보였다.
• 평가된 워크로드 전반에서 ARM64 서버는 x64 서버가 소비하는 에너지의 1/3만을 소비하였다.
• ARM64 서버의 에너지 지연 제품(EDP)은 x64 서버 대비 50–71% 낮아, 뛰어난 에너지 효율성을 보여주었다.
• 20GB 이하의 데이터 크기, 500만 개의 웹 페이지, 5억 개의 튜플까지의 다양한 데이터 크기에서 ARM64 서버의 성능 및 에너지 효율성 우수성이 일관되게 나타났다.
• 이 결과들은 대부분의 빅데이터 워크로드에서 경쟁적인 성능을 유지하면서도 데이터 센터의 운영 비용을 크게 줄일 수 있음을 시사한다.