《電子技術(shù)應(yīng)用》
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你和數(shù)據(jù)中心高性能之間差了一個(gè)英特爾“傲騰”

2019-11-07
來源: 云報(bào)

IDC《2019年數(shù)據(jù)及存儲發(fā)展研究報(bào)告》中擺出了這樣的事實(shí):AI促進(jìn)用戶規(guī)模和應(yīng)用數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長;2019年企業(yè)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量超過消費(fèi)者,,占整個(gè)數(shù)據(jù)圈的53.4%,;核心存儲超越邊緣存儲成為最大的數(shù)據(jù)存儲位置。上述這些足以顛覆存儲的趨勢又將人們關(guān)注的目光拉回到數(shù)據(jù)中心,。

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01

存儲又要變一變了

存儲的核心是數(shù)據(jù),,數(shù)據(jù)的爆炸式增長,以及人們對數(shù)據(jù)價(jià)值的追求,,迫切需要提升數(shù)據(jù)處理,、挖掘和分析的效率,這些都要依賴存儲更高的性能,、更低的延遲,。雖然存儲性能問題是老生常談,但是不可否認(rèn),,在每一次的存儲變革到來時(shí),,存儲性能都是第一位要解決的問題。

IDC在最新發(fā)布的《第五代存儲助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》白皮書中對“第五代存儲”的特征進(jìn)行了歸納,,提出了五大關(guān)鍵詞,,其中位列第一的就是“敏捷高速”。當(dāng)前,,數(shù)據(jù)中心用戶已經(jīng)漸漸失去了對延遲的容忍度,,采用NVMe技術(shù)的全閃存陣列為傳統(tǒng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新應(yīng)用而優(yōu)化,以達(dá)到對應(yīng)用的快速,、實(shí)時(shí)響應(yīng),,并最大化數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和分析。這正是“敏捷高速”的真正價(jià)值所在,。

“當(dāng)今世界正在以驚人的速度產(chǎn)生數(shù)據(jù),,各類企業(yè)越來越難以高效地處理數(shù)據(jù)。對企業(yè)來說,,從所有數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的能力將是決定成敗的關(guān)鍵,?!?a class="innerlink" href="http://wldgj.com/tags/英特爾" target="_blank">英特爾公司高級副總裁兼非易失性存儲解決方案事業(yè)部總經(jīng)理Rob Crooke指出,“在內(nèi)存和存儲層級結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)突破性的前沿創(chuàng)新正是英特爾努力的目標(biāo),?!?/p>

02

存儲架構(gòu),你缺了一層

英特爾院士Frank Hady也曾經(jīng)有過被電腦性能“打敗”的時(shí)候,。那還是在遙遠(yuǎn)的2008年,,F(xiàn)rank Hady的筆記本電腦中使用的還是HDD,每當(dāng)病毒掃描程序開始訪問硬盤驅(qū)動器時(shí)幾乎完全卡死的情況讓他忍無可忍,,是英特爾X-25M固態(tài)盤讓他的筆記本電腦重新煥發(fā)了活力,。這可能是我們每個(gè)人都有過的撓頭經(jīng)歷。這種情況在數(shù)據(jù)中心里也屢見不鮮,。

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問題到底出在哪,?是因?yàn)閮?nèi)存與存儲層級結(jié)構(gòu)中存在差距。在數(shù)據(jù)中心里,,數(shù)據(jù)集的規(guī)模以每三年翻一番的驚人速度增長,,因性能、延遲帶來的不良體驗(yàn)在逐漸蔓延,。為了進(jìn)一步優(yōu)化存儲層級結(jié)構(gòu),,我們必須做點(diǎn)什么。

前不久,,英特爾在韓國首爾舉辦了“內(nèi)存&存儲日”活動,,揭示了內(nèi)存與存儲層級結(jié)構(gòu)之間出現(xiàn)新差距的原因,以及如何通過英特爾傲騰(Optane)技術(shù)和英特爾3D NAND技術(shù)來彌合鴻溝,。

逐層分析數(shù)據(jù)中心內(nèi)部存儲的層級你會發(fā)現(xiàn),,CPU在最頂層,然后逐層往下,,每個(gè)層級的存儲容量都是上一層級的10倍,,然而性能卻只有十分之一,。熱數(shù)據(jù)不斷向上移動,,而溫?cái)?shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)持續(xù)向下移動。上文已經(jīng)提到,,數(shù)據(jù)每三年翻一番,,而每個(gè)DRAM裸片的容量每四年才翻一番,這種明顯的不匹配造成了用戶體驗(yàn)不佳,。

雖然NAND以每兩年翻一番的速度不斷增加容量,,但隨著時(shí)間推移,它會有相對恒定的時(shí)延,。因此,,隨著CPU的提速,,NAND固態(tài)盤中的數(shù)據(jù)似乎也漸行漸遠(yuǎn),由此造成了DRAM與NAND固態(tài)盤之間的差距,,即存儲性能差距,。

03

拿什么彌合鴻溝?

彌合容量與性能的差距,,需要突破性的新技術(shù),。這種新的存儲技術(shù)的容量要比DRAM高,而成本卻更低,,且在整個(gè)重啟過程中擁有持久性,。謎底現(xiàn)在已經(jīng)揭開,這就是同時(shí)被納入英特爾傲騰固態(tài)盤和英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存的英特爾3D XPoint介質(zhì),。Frank Hady介紹說,,英特爾傲騰固態(tài)盤的時(shí)延大約是10μs,只有NAND固態(tài)盤的十分之一,,能夠快速,、可靠地返回?cái)?shù)據(jù)。一句話,,英特爾傲騰固態(tài)盤彌合了部分差距,,使更多數(shù)據(jù)更靠近CPU。

時(shí)至今日,,大量數(shù)據(jù)中心用戶對英特爾傲騰技術(shù)并不陌生,。英特爾最新發(fā)布的2019年第三季度財(cái)報(bào)顯示,該季度營收近192億美元,,其中非易失性存儲解決方案事業(yè)部營收為13億美元,,相比去年同期增長超過19%,傲騰在其中的表現(xiàn)尤為亮眼,。

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在首爾的活動上,,英特爾宣布了一系列令人振奮的新成果,比如代號為“Barlow Pass”的第二代英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存將于2020年與下一代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器一同發(fā)布,;英特爾還率先展示了用于數(shù)據(jù)中心級固態(tài)盤的144層QLC(四級單元)NAND,,預(yù)計(jì)于2020年推出;英特爾還宣布,,將在位于新墨西哥州Rio Rancho的工廠運(yùn)營一條新的傲騰技術(shù)開發(fā)線,。這一系列的創(chuàng)新表明,在以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算時(shí)代,,英特爾將持續(xù)推動內(nèi)存與存儲技術(shù)的進(jìn)步,,面向云、人工智能和網(wǎng)絡(luò)邊緣等廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,,提供獨(dú)特的英特爾傲騰技術(shù)以及英特爾3D NAND解決方案,。

今天,,包括微軟、浪潮,、聯(lián)想,、百度云、京東云,、平安云等在內(nèi)的生態(tài)合作伙伴以及行業(yè)用戶都是英特爾傲騰技術(shù)的實(shí)踐者和推動者,。以數(shù)據(jù)中心場景為例,傲騰技術(shù)為數(shù)據(jù)庫提供了高效的內(nèi)存解決方案,,將虛擬化性能提升36%,,另外在AI和智能數(shù)據(jù)分析等新興領(lǐng)域,傲騰技術(shù)有效地提升了分析吞吐量,。

Naver是韓國第一大互聯(lián)網(wǎng)公司,,以搜索業(yè)務(wù)而聞名。它在韓國江原道春川古邦建立了一座名為Gak(閣)的數(shù)據(jù)中心,。這座數(shù)據(jù)中心的外觀設(shè)計(jì)簡潔,,透露著古樸之風(fēng),內(nèi)部則非?,F(xiàn)代化,,擁有先進(jìn)的IT基礎(chǔ)設(shè)施,為NAVER和其他公司提供云平臺服務(wù),。該數(shù)據(jù)中心就是較早使用英特爾傲騰的客戶,,大大提升了云基礎(chǔ)設(shè)施的性能和響應(yīng)速度。


在首爾的活動上,,英特爾還展示了融傲騰與QLC SSD于一體的Intel Optane Memory H10 with Solid State Storage(簡稱H10)引起了與會者的強(qiáng)烈關(guān)注,,它利用傲騰為QLC SSD加速的設(shè)計(jì),兼具高性能和大容量,。H10這樣的混合式固態(tài)盤給PC應(yīng)用帶來了全新的體驗(yàn),。

“我們做了內(nèi)存和存儲在層級結(jié)構(gòu)上的分層,這一技術(shù)介于DRAM和NAND之間,,性能遠(yuǎn)高于NAND,,但成本結(jié)構(gòu)比DRAM還簡單。這是一個(gè)全新的存儲層級,。想象一下,,有一天你根本不用載入系統(tǒng)(不用將硬盤里的內(nèi)容讀入到DRAM的過程),,打開顯示器就能使用操作系統(tǒng),,這將是多么大的驚喜?!庇⑻貭柗且资源鎯鉀Q方案事業(yè)部戰(zhàn)略規(guī)劃與營銷高級總監(jiān)David Lundell表示,,“這只是一段長期創(chuàng)新旅程的開始,,未來我們會繼續(xù)加大研發(fā)和投入?!?/p>


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