[论文解读] SERENADE: A Parallel Randomized Algorithm Suite for Crossbar Scheduling in Input-Queued Switches

Long Gong, Liang Liu+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2017

Interconnection Networks and Systems参考文献 39被引用 4

一句话总结

本文提出 SERENADE，一种并行、分布式算法，可精确模拟集中式 SERENA 算法在输入缓存交叉开关中的调度，实现每端口仅 O(log N) 时间复杂度的 100% 吞吐量。该算法引入两阶段流程——知识发现与分布式二分查找，实现可扩展的高速调度，适用于大规模、高 radix 值的交换机并支持线路速率运行。

ABSTRACT

Most of today's high-speed switches and routers adopt an input-queued crossbar switch architecture. Such a switch needs to compute a matching (crossbar schedule) between the input ports and output ports during each switching cycle (time slot). A key research challenge in designing large (in number of input/output ports $N$) input-queued crossbar switches is to develop crossbar scheduling algorithms that can compute "high quality" matchings -- i.e., those that result in high switch throughput (ideally $100\%$) and low queueing delays for packets -- at line rates. SERENA is one such algorithm: it outputs excellent matching decisions that result in $100\%$ switch throughput and reasonably good queueing delays. However, since SERENA is a centralized algorithm with $O(N)$ computational complexity, it cannot support switches that both are large and have a very high line rate per port. In this work, we propose SERENADE (SERENA, the Distributed Edition), a parallel iterative algorithm that emulates SERENA in only $O(\log N)$ iterations between input ports and output ports, and hence has a time complexity of only $O(\log N)$ per port. We prove that SERENADE can exactly emulate SERENA. We also propose an early-stop version of SERENADE, called O-SERENADE, to only approximately emulate SERENA. Through extensive simulations, we show that O-SERENADE can achieve 100\% throughput and that it has similar as or slightly better delay performance than SERENA under various load conditions and traffic patterns.

研究动机与目标

• 解决集中式 SERENA 算法的可扩展性限制，其时间复杂度为 O(N)，无法支持大规模、高速交换机。
• 设计一种分布式、并行算法，精确模拟 SERENA 的性能，同时将每端口计算复杂度降低至 O(log N)。
• 在高 radix 值交换机中实现线路速率运行，同时支持大量端口和高每端口线路速率。
• 开发一种早期停止变体 O-SERENADE，通过减少延迟近似 SERENA，同时保持 100% 吞吐量和良好的延迟性能。

提出的方法

• SERENADE 采用两阶段方法：最多 1 + log₂N 次迭代的知识发现阶段，用于收集端口级信息。
• 分布式二分查找阶段最多进行 log₂N 次迭代，以解决模糊匹配，其依据来自第一阶段的知识。
• 每个输入端口和输出端口在每个时隙仅执行 O(log N) 的计算工作，实现可扩展的分布式计算。
• 通过以分布式、迭代方式模拟 SERENA 的 MERGE 过程，该算法可证明地精确模拟 SERENA 的匹配决策。
• O-SERENADE 引入一种早期停止机制，当达到足够收敛时提前终止二分查找，从而降低延迟。
• 该算法利用输入端口与输出端口之间的消息传递，迭代优化匹配决策，无需集中式协调。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否存在一种分布式、并行算法，可精确模拟集中式 SERENA 算法在交叉开关调度中的性能？
• RQ2 此类分布式算法是否能在保持 100% 交换机吞吐量的同时，将每端口时间复杂度降至 O(log N)？
• RQ3 早期停止变体 O-SERENADE 是否保持高吞吐量，并在各种流量模式下延迟性能优于或等同于 SERENA？
• RQ4 SERENA 的 MERGE 过程的分布式模拟如何克服原始算法的单体结构瓶颈？

主要发现

• SERENADE 精确模拟 SERENA，实现 100% 交换机吞吐量，且每端口时间复杂度为 O(log N)。
• O-SERENADE 实现 100% 吞吐量，并在各种流量模式和负载条件下表现出与 SERENA 相当或更优的延迟性能。
• 知识发现与分布式二分查找两阶段共同确保 SERENADE 的所有匹配决策与 SERENA 完全等价。
• 该算法的分布式设计克服了 SERENA 单体 MERGE 过程固有的并行化瓶颈。
• 大量仿真结果证实，SERENADE 在重载和非均匀流量负载下仍能保持高性能。