Miért látja a HPE a memóriavezérelt számítástechnikát Moore-törvény válaszának?

5 jelzi, hogy a vállalati adatbázis segíti vagy sérti a digitális átalakulást. A sikeres digitális átalakulás az adatokról szól - mondja a MarkLogic EVP of Products, Joe Pasqua. Néhány sátoroszlop-ok miatt az adatbázis visszatartja a vállalatot.

Moore-törvény - a tranzisztorok megkettőződése az integrált áramkörökben kétévente - véget ér. Ez elkerülhetetlen, mivel a korlátozások megakadályozzák az alkatrészek további miniatürizálódását akár gyártási korlátozások, akár az atomszintek miniatürizálásának korlátozásainak elérése révén. Moore törvényének előrejelzése szerint 2025-ben ér véget. A számítástechnika jövőjét komolyan kutatják, hogy új módszereket találjanak a számítási teljesítmény felgyorsítására.

Különböző cégek fejlesztenek ki ilyen gyorsítókat speciális felhasználási esetekben: A grafikus feldolgozó egységeken (GPGPU) az általános célú számítástechnika a gyorsító trend élvonalában van, az NVIDIA a gépi tanulás képességeire utal, és a kvantumszámítógépek vitathatóan gyorsítók orvosi kutatás. Az ilyen típusú gyorsítók azonban nem minden munkaterhelésben részesülnek előnyben. A Hewlett Packard Enterprise 2017-ben bejelentette a Machine-et - egy 160 TB RAM-mal felszerelt számítógépet - annak részeként, hogy belenyomjanak a memóriavezérelt számításba, amelyet nagy mennyiségű adat feldolgozására törekszenek a memóriában.

Ennek nehézsége az, hogy a hagyományos DRAM gyors, de nem sűrű - a DRAM-ban tárolhatatlan adatok tárolhatók, mint a Flash memóriában, bit / négyzetcentiméter értékben. Hasonlóképpen, a Flash memória, mint szilárdtest adathordozó, nagyobb hozzáférési sebességgel és alacsonyabb késéssel rendelkezik, mint a hagyományos tál merevlemezek, bár a merevlemezek nagyobb tárolási sűrűséget kínálnak. A probléma nemcsak a nyers sebesség, de a számítógéphez való kapcsolódás módja különbözik: a RAM van a legszorosabban csatlakoztatva, az SSD-k és a HDD-k pedig távolabb vannak, és átmenetet igényelnek a RAM-ba, a RAM-ról a CPU-gyorsítótárra.

13 dolog, amely felcsavarhatja az adatbázis tervezését (ingyenes PDF)

A memóriavezérelt számítástechnika esetében "mi nem feltételezzük, hogy csak egyfajta memória létezik" - mondta Kirk Bresniker, a HPE Labs főépítésze, a TechRepublic-nak. "Mi lenne, ha nagyméretű, különféle típusú memóriáim lennének? Az ár, a teljesítmény és a kitartás kiegyensúlyozása. De vajon egységes legyen-e a címzés módja? Egységes címterek, egységes hozzáférés a módjahoz. felhalmozhat különféle képességeket tartalmazó memóriát, de lehet-e sokkal egységesebb ... a memóriaszövet az, ami összefűzi az összes ilyen emléket. "

Tavaly az Intel bejelentette az Optane DC Perzisztens Memóriát, modulonként akár 512 GB-os méretben. Ez a termék a PIN-kóddal kompatibilis a DDR4 DIMM-ekkel, bár a 3D XPoint technológiát használja, az Intel által a DRAM és a NAND között elhelyezkedő technológiát. Az Optane DIMM-ek nagyobb kapacitással rendelkeznek, mint a DRAM, és hosszabb tartóssággal rendelkeznek (az írási / törlési ciklusok szempontjából), mint a NAND, de lassabbak, mint a DRAM, amikor beírják. Nevezetesen, az Optane DIMM-k képesek megőrizni az adatokat, ha lekapcsolják őket. A memóriavezérelt számítástechnika szempontjából az ilyen típusú új típusú memória, valamint a fázisváltás és a centrifugálási memória elengedhetetlen a memóriaszövetek létrehozásához.

Ezenkívül a memóriaszövetek fontos funkciója a késések lehető legnagyobb mértékű csökkentése, ami más gyorsítók, például GPU-k számára is előnyös lehet.

"Amikor a fő CPU magjai egymással beszélnek - memóriával beszélnek -, akkor ezt az időt nanosekundumban mérjük. Amikor egy GPU-val beszélünk, mikrosekundumokat veszünk. Ezerszer lassabban" - mondta Bresniker. "Egy olyan memóriaszöveten, ahol nanoszekundumban mérjük meg ezeket a késéseket, el tudom venni azt a gyorsítót vagy azt a memóriaeszközt, az érdemes, hogy valójában drámai módon megnövekszik, mert ez az a memóriaszövet."

További információkért lásd: „4 ok, amiért a vállalatnak fontolnia kell a memóriában lévő nagy adatfeldolgozást”, és „3 ok, amiért a vállalat nem szereti a nagy adatokat, és 4 dolog, amit tehet meg ezzel kapcsolatban.”

© Copyright 2021 | mobilegn.com