Presentation Information
[B-16-22]A Study on Impact of Burst Arrival Synchronization on Initial Response of DCQCN Transient Fluid Model
〇Ryosuke Yamamoto1, Shota Inoue1, Ohsaki Hiroyuki1 (1. Kwansei Gakuin University)
Keywords:
DCQCN,Congestion control,fluid approximation model,RDMA,GPU cluster
GPUクラスタにおける分散学習では、集約通信に伴う一時的なバーストトラヒックにより、RDMAネットワークのスイッチバッファが急激に増大する可能性がある。本研究では、DCQCNを対象として、複数フローの送信開始時刻の同期構造が初期過渡応答に与える影響を、遅延フィードバックを含む流体近似モデルにより評価する。数値例では、完全同期、一様ずれ、二群同期の到着パターンを比較し、初期送信上限レートに対する最大キュー長および立ち上がり時間を算出した。その結果、完全同期では最大キュー長が最も大きくなり、一様ずれの範囲が広がるほど最大キュー長が低下する一方、立ち上がり時間は遅延する傾向が確認された。以上より、バースト到着の同期構造はDCQCNの初期キュー形成に大きく影響することが示された