摘要：为了更好的卖他们家的，花了不少力气参与分布计算社区的开发，比如。如果真正用好这些芯片提供的特性，确实可以极大的提升分布式计算系统的性能。最初这些指令大部分是用于多媒体和图形处理领域，现在也有计算引擎和数据库系统开始利用这些指令进行加速。
Intel 为了更好的卖他们家的cpu，花了不少力气参与分布计算社区的开发，比如spark。如果真正用好这些芯片提供的特性，确实可以极大的提升分布式计算系统的性能。
SIMD
传统的计算指令输入是两个数，输出是一个数。SIMD指令的输入是两个数组，输出是也是数组。这就使得批量计算的效率大大提高了。Intel的CPU从最早的MMX指令，发展的SSE，以及现在的AVX，AVX2，这些指令都可以统称为SIMD指令。最初这些指令大部分是用于多媒体和图形处理领域，现在也有计算引擎和数据库系统开始利用这些SIMD指令进行加速。值得一提的是，显卡的GPU也是类似SIMD的方式来工作的，所以也有数据库开始利用GPU进行计算了。
这是一个利用了SIMD指令的数据库系统的架构图
DPDK的作用就是利用Intel的高端网卡的特殊驱动，可以使得在用户态的普通程序绕过Linux内核，直接控制网卡收发IP包。如果利用 DPDK 在用户态实现了本来由Linux内核实现的TCP协议栈。那么就可以用来提高类似 Kafka 这样的纯转发的数据应用场景的网络性能。
Intel最近演示了利用他们家的ADR技术如何加速etcd数据库的写入性能
这项技术的专利说明在这里：https://www.google.com/patents/US20090089514
华为公司在这个基础上有一个新的专利：http://www.google.com/patents/CN103544080A?cl=zh
在专利说明里清晰地描述了 ADR 的工作机制
现今，为了保证存储系统中数据的可靠性，通常会在存储系统中增加备电单元，从而保证在电源异常和/或存储系统异常的情况下，使得内存数据不丢失，同时现今主流的备点单元是NVDIMM(Non-Volatile DIMM，非易失性内存条)。该NVDIMM在保护数据时通常是通过通用的DIMM(Dual Inline Memory Modules，双列直插式存储模块)接口与存储系统连接。因此，当存储系统电源发生异常时，CPLD(Complex Programmable Logic Device,复杂可编程逻辑器件)产生中断到PCH(Platform Controller Hub,集成南桥)芯片,在PCH中触发 ADR (Asynchronous Dram Refresh,异步内存刷新)流程，使得 CPU (Central ProcessingUnit,中央处理器)将cache缓存中的数据写入NVDIMM中的DRAM(Dynamic Random AccessMemory，动态随机存取存储器)然后再将NVDIMM置为self-refresh自刷新模式，从而使得NVDIMM完成备电切换，将DRAM数据拷贝到flash闪存中保存。
简单来说就是把一块 <100MB 的内存区域在断电的时候自动刷到 NVDIMM 中，而 NVDIMM 是一种在断电时内容不会丢失的内存（http://baike.baidu.com/item/NVDIMM）。这类技术可以统称为 Persistent Memory（http://pmem.io/）。
在过去数据库为了提供durability，标准的做法都是把用户的改动写入一个叫做 Write Ahead Log (WAL)的日志文件里。然后调用操作系统的 fsync() 函数确保这个文件的内容已经被持久化到了磁盘上。然后再返回给用户说写入已经成功。即便WAL文件的写入是顺序写，但是磁盘的fsync操作仍然是昂贵的。Persistent Memory技术可以在将来被用于改善WAL的性能。Intel对etcd的性能优化就是一个很好的榜样。
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/17484.html
摘要：和更多人组成了联盟，以提高数据中心的性能。和是九大技术巨头之一，他们联手推出了一个新的行业集团，以提高数据中心的性能。是以数据为中心的计算的一个重要里程碑，它将成为开放动态加速器生态系统的基础标准，英特尔技术计划主管说。Intel、Google、Microsoft和更多人组成了CXL联盟，以提高数据中心的性能。Intel、Google和Microsoft是九大技术巨头之一，他们联手推出了一个...
摘要：和更多人组成了联盟，以提高数据中心的性能。和是九大技术巨头之一，他们联手推出了一个新的行业集团，以提高数据中心的性能。是以数据为中心的计算的一个重要里程碑，它将成为开放动态加速器生态系统的基础标准，英特尔技术计划主管说。在上可以找到的。Intel、Google、Microsoft和更多人组成了CXL联盟，以提高数据中心的性能。Intel、Google和Microsoft是九大技术巨头之一，他...
摘要：在两个平台三个平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络上的性能表现。深度学习的成功，归因于许多层人工神经元对输入数据的高表征能力。在年月，官方报道了一个基准性能测试结果，针对一个层全连接神经网络，与和对比，速度要快上倍。 在2016年推出深度学习工具评测的褚晓文团队，赶在猴年最后一天，在arXiv.org上发布了的评测版本。这份评测的初版，通过国内AI自媒体的传播，在国内业界影响很...
阅读 1382·2021-10-14 09:43
阅读 972·2021-09-10 10:51
阅读 1423·2021-09-01 10:42
阅读 2172·2019-08-30 15:55
阅读 563·2019-08-30 15:55
阅读 2324·2019-08-30 14:21
阅读 1678·2019-08-30 13:04
阅读 3450·2019-08-29 13:09
