RDMA용 고성능 객체 라이브러리 검증
원격 직접 메모리 접근(RDMA)은 CPU와 운영체제를 우회하여 원격 장치 간 직접 메모리 접근을 가능하게 하는 기술로, 현대 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI/ML 워크로드에 필수적인 저지연 고처리량 네트워킹을 제공합니다. 그러나 RDMA의 기본 모델은 다루기 어려운 약한 메모리 모델을 가지며, 최근에야 정형화되었습니다. 본 연구에서는 RDMA 기반 다중 노드 객체 구축을 위한 정형 검증 라이브러리인 LOCO(Library of Composable Objects)를 소개합니다. LOCO는 공유 메모리와 분산 시스템 프로그래밍 간의 격차를 해소하며, RDMA의 강력한 지역성과 약한 일관성 특성을 활용하여 잘 캡슐화된 객체를 제공합니다. LOCO 객체는 맞춤형 RDMA 시스템(예: 분산 맵)과 유사한 성능을 보이면서도, 정형 증명에 적합한 훨씬 간단한 프로그래밍 모델을 제공합니다. 검증을 위해 다중 노드 객체 모델링에 유연하며 메모리 일관성 모델에 독립적인 새로운 모듈형 선언적 검증 프레임워크인 Mowgli를 개발했습니다. Mowgli를 RDMA 메모리 모델에 적용하여 LOCO 라이브러리의 정확성을 검증했습니다. 이 연구는 RDMA 기반 시스템의 개발 복잡성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여하며, 고성능 분산 시스템의 프로그래밍 패러다임을 개선할 잠재력을 가집니다.