2026-05-11T18:24:35Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190639 2025-01-20T01:07:36Z 1164:1867:9409:9525

GPUDirect RDMAを用いたリモートホストの異常検知手法 金本, 颯将 光来, 健一 GPU システムの異常には，アプリケーションや OS の障害をはじめ，ヒューマンエラーが原因の障害や外部からの攻撃といった様々なものが存在する．従来，ソフトウェアやハードウェアによる検知手法が用いられてきたが，いずれの手法にも問題点があり，高信頼 ・ 低コスト ・ 高性能の 3 つの要件を満たすのは難しかった．これらの要件を満たす手法として，システムから隔離された汎用 GPU を用いて異常検知を行う GPUSentinel が提案されている．しかし，GPUSentinel では検知結果を外部に通知するために OS のネットワーク通信機能を利用する必要があり，OS の内部で障害が発生したり，攻撃によってネットワーク通信を阻害されると，検知結果を通知することができなくなる可能性がある．そこで本稿では，OS を介さずに GPU が直接ネットワーク通信を行い，検知結果をリモートホストに通知することができるシステム GRASS を提案する．GRASS では，リモートホストが GPUDirect RDMA を用いて GPU メモリに直接アクセスし，リモートホストと GPU がポーリングを行うことで監視対象ホストの CPU を用いずに通信を行う．そのため，GPU とネットワークカードが正常に動作していれば通信が可能である．我々は CUDA を用いて GRASS を実装し，GPU との通信性能を計測した． technical report 情報処理学会 2018-07-23 application/pdf 研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム（OS） 14 2018-OS-144 1 7 2188-8795 AN10444176 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/190639/files/IPSJ-OS18144014.pdf jpn