Les puces de netbook créent un cloud à faible consommation

En utilisant un cluster des mêmes processeurs qui apparaissent normalement dans les netbooks et les appareils mobiles similaires, les chercheurs ont créé une architecture de serveur puissante qui consomme moins d'énergie qu'une ampoule.

Petite merveille: Chaque nœud du réseau rapide de nœuds wimpy (FAWN) possède un seul processeur AMD Geode de 500 mégahertz, 256 mégaoctets de RAM et une seule carte flash compacte de quatre gigaoctets. Le plus grand cluster FAWN construit à ce jour se compose de 21 nœuds.

L'architecture, surnommée une gamme rapide de nœuds wimpy, ou FAWN, offre un moyen de réduire d'un ordre de grandeur la quantité d'énergie utilisée par l'infrastructure de calcul des géants de l'Internet comme Google, Microsoft, Amazon, eBay, Facebook et autres. Si les prédictions de ses inventeurs se confirment, cela pourrait avoir un impact significatif à la fois sur les résultats financiers et sur l'impact environnemental du cloud computing.

L'électricité représente désormais jusqu'à 50 % du coût d'exploitation des centres de données, et aux États-Unis, son coût par kilowattheure augmente. Même les nouveaux arrivants comme Facebook consomment jusqu'à 1 million de dollars par mois en électricité, et l'Environmental Protection Agency (EPA) prévoit que d'ici 2011, les centres de données aux États-Unis pourraient utiliser jusqu'à 100 milliards de kilowattheures d'électricité, pour un total annuel coût de 7,4 milliards de dollars, avec un impact sur les émissions estimé à 59 millions de tonnes métriques de CO².

FAWN, qui est décrit dans un article non encore publié par David Andersen et son équipe de l'Université Carnegie Mellon, s'attaque à ce problème avec une combinaison de processeurs relativement lents (le type utilisé dans les netbooks et autres appareils mobiles) et la mémoire flash (le type qui stocke les données dans les appareils photo numériques et les clés USB). Le résultat quelque peu contre-intuitif est une architecture dont les performances par watt d'énergie sont cent fois meilleures que celles des serveurs traditionnels, qui utilisent des processeurs plus rapides (mais beaucoup plus énergivores) et un stockage sur disque.

Les performances exceptionnelles de FAWN sont limitées à certains types de problèmes – accès aléatoire à de petits morceaux d'information – mais ce type de tâche gourmande en entrées/sorties est exactement ce qui met à rude épreuve l'infrastructure existante des sociétés Web comme Facebook.

Lorsque vous allez sur Facebook.com, la page d'accueil contient des centaines d'éléments de données individuels, qui sont traduits en centaines de recherches internes, explique Andersen. Les demandes pour ces centaines d'éléments, qui incluent les mises à jour d'amis, le nombre de messages dans une boîte de réception, etc., sont transmises à un logiciel spécialisé, appelé memcached , qui stocke les données pertinentes dans la RAM. Memcached empêche les bases de données sur disque de Facebook d'être submergées par une lance à incendie de millions de demandes simultanées de petits morceaux d'informations. Amazon, qui a plus ou moins le même problème que Facebook avec son panier et ses recommandations personnalisées, utilise un logiciel similaire sur mesure, appelé Dynamo, pour exécuter presque la même fonction.

L'une des façons dont FAWN remplace des logiciels comme memcached et Dynamo est de conquérir ce que les informaticiens appellent le mur de la mémoire, qui est l'énorme disparité entre la vitesse à laquelle le stockage sur disque peut fournir des données à un processeur et la vitesse à laquelle un processeur, qui est beaucoup plus rapide, peut mâcher ces données. (Andersen souligne que les processeurs modernes utilisent un nombre énorme de transistors essayant de deviner à quelles données s'attendre, récupérant les données à l'avance ou les mettant en mémoire cache pour s'assurer que la puce dispose toujours d'un approvisionnement constant de bits à traiter.)

Il existe deux façons de contourner le mur de la mémoire : la première consiste à augmenter les performances de la mémoire d'un système et la seconde consiste simplement à ralentir son processeur. FAWN fait les deux : la mémoire flash a un accès aléatoire beaucoup plus rapide que le stockage sur disque, et les processeurs plus lents de FAWN nécessitent moins d'énergie et gaspillent moins de transistors à essayer de deviner ce qui va suivre.

FAWN est composé de nombreux nœuds individuels, chacun avec un seul processeur AMD Geode de 500 mégahertz (la même puce utilisée dans le premier ordinateur portable One Laptop Per Child à 100 $) avec 256 mégaoctets de RAM et une seule carte flash compacte de quatre gigaoctets. Le plus grand cluster FAWN construit à ce jour, composé de 21 nœuds, consomme un maximum de 85 watts dans des conditions réelles.

Chaque nœud FAWN exécute 364 requêtes par seconde et par watt, ce qui est cent fois mieux que ce qui peut être accompli par un système traditionnel basé sur disque travaillant sur une tâche gourmande en entrées/sorties, telle que la collecte de tous les bits d'informations disparates nécessaires à l'affichage une page Facebook ou FriendFeed ou un résultat de recherche Google.

Ce type de performances peut avoir des applications au-delà du centre de données, dit Steven Swanson , professeur adjoint au département d'informatique et d'ingénierie de l'Université de Californie à San Diego. Le serveur hautes performances basé sur la mémoire flash de Swanson, appelé Gordon, qui n'existe actuellement qu'en tant que simulation, est similaire à FAWN dans son architecture mais a été conçu avec des applications scientifiques ainsi que des centres de données à l'esprit.

L'objectif de Swanson est d'exploiter les qualités uniques de la mémoire flash pour gérer les problèmes qui sont actuellement impossibles à résoudre avec autre chose que les supercalculateurs les plus puissants et les plus chers de la planète, des systèmes avec jusqu'à un pétaoctet de RAM. Nous travaillons avec le San Diego Supercomputing Center sur de grands modèles génomiques et bioinformatiques, explique Swanson. Nous voulons faire des requêtes très rapidement, et si les graphiques de données ne rentrent pas dans la RAM, ils deviennent très lents, ce qui signifie que vous devez renoncer à la fidélité dans la simulation.

FAWN est la bonne direction à pousser, dit Niraj Tolia , chercheur au laboratoire d'informatique Exascale de HP Labs. Le temps est révolu où nous considérions simplement la performance brute comme une mesure, ajoute-t-il.

Actuellement, FAWN n'est pas adapté aux tâches gourmandes en CPU telles que le traitement de la vidéo, mais Andersen dit que les futures itérations utiliseront les processeurs Atom plus puissants (que Swanson envisage également pour son système Gordon). Ayant été conçus pour les netbooks, ces processeurs plus puissants consomment la même quantité d'énergie que les puces AMD, soit environ quatre watts chacun. Ajoutez une alimentation électrique et des équipements de réseau, et vous pourriez très facilement exécuter un petit site Web sur l'un de ces serveurs, et il consommerait 10 watts, dit Andersen, soit un dixième de ce qu'un serveur Web typique consomme.

La prochaine génération de FAWN est quelque chose qu'Andersen espère que les plus grands utilisateurs de centres de données étudieront. J'adorerais que Facebook, Google ou Microsoft commencent à créer des clusters avec cela, dit-il.

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