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Lithos：面向GPU高效机器学习的操作系统研究

一、作者与发表信息
本研究由Patrick H. Coppock、Brian Zhang、Eliot H. Solomon等来自卡内基梅隆大学和Meta†的研究团队完成，发表于2025年ACM SIGOPS第31届操作系统原理研讨会（SOSP ‘25），会议地点为韩国首尔。论文标题为《Lithos: An Operating System for Efficient Machine Learning on GPUs》，全文17页，遵循Creative Commons Attribution 4.0国际许可协议。

二、学术背景
1. 研究领域：计算机系统与高性能计算，聚焦GPU资源管理与机器学习效率优化。
2. 研究动机：当前数据中心GPU利用率低下（微软报告仅52%，阿里云10%），而机器学习负载的快速增长导致GPU成为稀缺资源。现有解决方案（如NVIDIA MPS、MIG）存在粗粒度调度、资源隔离不足、透明性差等问题，无法兼顾高利用率与低延迟。
3. 研究目标：提出Lithos操作系统，通过细粒度GPU资源管理实现高利用率、低延迟和能源效率，同时保持对现有ML软件栈的完全透明性。

三、研究方法与流程
1. 核心机制设计
- TPC调度器：以纹理处理集群（Texture Processing Cluster, TPC）为粒度进行空间调度，支持动态TPC窃取（TPC stealing），允许工作负载间共享空闲计算单元。
- 内核原子化（Kernel Atomization）：将长时运行的内核透明拆分为可调度的原子（atom），减少队首阻塞（Head-of-Line Blocking），支持执行中动态资源重分配。
- 硬件资源动态调整：基于轻量级模型预测每个原子所需的最小TPC资源，平均节省25% GPU容量。
- 透明电源管理：根据工作负载特性动态调整GPU频率，平均降低25%能耗。

1. 实验对象与流程

   • 测试环境：使用NVIDIA A100（40GB显存）和H100 GPU，覆盖推理（如LLaMA 3、BERT）与训练（如ResNet-50、DLRM）负载。
     
   • 对比基线：包括NVIDIA原生方案（MPS、时间切片、MIG）及前沿研究（TGS、Reef、Orion）。
     
   • 评估指标：尾延迟（𝑃99）、吞吐量（throughput）、GPU利用率、能源效率。
     

2. 创新方法与工具

   • Rust实现：以Rust语言构建Lithos原型，通过CUDA驱动API拦截实现透明性，无需修改ML框架（如PyTorch、TensorRT）。
     
   • 反向工程：逆向分析GPU硬件结构（如TPC映射、QMD数据结构），支持Hopper架构的动态TPC分配。
     

四、主要研究结果
1. 推理任务堆叠场景
- 相比NVIDIA MPS，Lithos将尾延迟降低13倍；相比最优学术方案（Orion），尾延迟降低4倍，聚合吞吐量提升1.3倍。
- 内核原子化技术使长时内核（如LLaMA 3的30ms内核）的延迟波动减少55%。

1. 混合推理-训练场景

   • Lithos尾延迟较MPS降低4.7倍，较Orion降低1.18倍，同时聚合吞吐量提升1.35倍。
     
   • TPC窃取机制使GPU利用率从基线30%提升至80%以上。
     

2. 能效优化

   • 在性能损失%的条件下，动态频率调整平均节省25%能耗；硬件资源动态调整节省26% GPU容量。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：首次提出GPU操作系统概念，将CPU OS的细粒度控制、隔离和资源管理理念引入GPU领域，为未来GPU OS研究奠定基础。
2. 应用价值：显著提升数据中心GPU利用率，降低LLM等大模型推理成本，支持实时与非实时负载的安全共存。

六、研究亮点
1. 方法论创新：
- 内核原子化技术突破传统GPU内核不可分割的限制，首次实现线程块级调度。
- 动态TPC窃取与硬件资源调整的结合，解决了空间-时间调度的两难问题。
2. 工程贡献：
- 完全透明的实现方案兼容主流ML框架，避免生态碎片化。
- 开源代码库（未明确提及但隐含）支持Ampere至Hopper架构的快速适配。

七、其他价值
研究揭示了GPU硬件发展趋势（如多Die设计）对资源管理的挑战，呼吁行业开放更多硬件接口（如SM级频率控制），推动GPU从专用加速器向通用计算平台的演进。

（注：全文约1500字，严格遵循术语规范，如首次出现“TPC调度器”时标注英文原词，后续统一使用中文术语。）