Prof. Dr. Frank Bellosa
Peter Maucher

In dieser Arbeit stellen wir ein flexibles RAID-System vor, welches wir in GPU4FS einem neuartigen GPU beschleunigtem Dateisystem integrieren. Software RAID Systeme bieten erhöhte Flexibilität gegenüber Hardware RAID Systemen, doch Aufgaben wie komplexe Paritätscodierung belasten die CPUs insbesondere bei Nutzung von doppelter und dreifacher Parität. Um dieses Problem zu lösen, stellen wir ein GPU basiertes RAID-System vor. Das System ist in GPU4FS integriert und nutzt die Parallelverarbeitung der GPU für eine effiziente Paritätsberechnung und Datenverarbeitung.
Unser zentrales Designkonzept basiert auf einem logischen Adressraum, der von GPU4FS verwaltet wird und die dynamische Allokation von Dateien und Seiten mit spezifischen RAID Konfigurationen ermöglicht, wodurch Leistung und Redundanz für einzelne Dateien und Prozesse optimiert werden können. Die Auswertung über alle RAID Level hinweg zeigte durchweg höhere Schreibbandbreiten und eine geringere CPU Auslastung im Vergleich zu CPU basierten RAID-System auf Optane. Außerdem zeigte die Evaulation, dass die Berechnung der Parität nur minimalen Rechenaufwand verursacht, was die Effizienz unseres GPU zentrierten Ansatzes bestätigt.
Durch die Nutzung der GPU-Rechenleistung stellen wir eine innovative Alternative zu CPU basierten RAID Systemen vor, die eine wettbewerbsfähige Bandbreite bietet und gleichzeitig die durchschnittliche CPU-Nutzung um einen Faktor von x13 bis x21 abhängig vom RAID Level reduziert.

BibTex:

@bachelorthesis{lucka23RAIDGPU4FS,
  author = {Gregor Lucka},
  title = {RAID on a File System Level for GPU4FS},
  type = {Bachelor Thesis},
  year = 2023,
  month = sept # "18",
  school = {Operating Systems Group, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany}
  }