211service.com
Netbook mikroshēmas izveido mazjaudas mākoni
Izmantojot to pašu procesoru kopu, kas parasti tiek rādīts netbook datoros un līdzīgās mobilajās ierīcēs, pētnieki ir izveidojuši jaudīgu servera arhitektūru, kas patērē mazāk enerģijas nekā spuldze.
Mazs brīnums: Katram ātrā masīva wimpy node (FAWN) mezglam ir viens 500 megahercu AMD Geode procesors, 256 megabaiti RAM un viena četru gigabaitu kompaktā zibatmiņas karte. Lielākais līdz šim izveidotais FAWN klasteris sastāv no 21 mezgla.
Arhitektūra, kas nodēvēta par ātru wimpy mezglu masīvu jeb FAWN, piedāvā veidu, kā par lielumu samazināt jaudas daudzumu, ko izmanto tādu interneta gigantu kā Google, Microsoft, Amazon, eBay, Facebook un citu skaitļošanas infrastruktūra. Ja tās izgudrotāju prognozes tiks apstiprinātas, tas varētu būtiski ietekmēt gan mākoņdatošanas rezultātu, gan ietekmi uz vidi.
Enerģija tagad veido līdz pat 50 procentiem no datu centru darbības izmaksām, un Amerikas Savienotajās Valstīs tās izmaksas par kilovatstundu pieaug. Pat tādi relatīvi jaunpienācēji kā Facebook patērē līdz pat 1 miljonam USD mēnesī elektrības, un Vides aizsardzības aģentūra (EPA) prognozē, ka līdz 2011. gadam datu centri Amerikas Savienotajās Valstīs varētu izmantot līdz pat 100 miljardiem kilovatstundu elektroenerģijas, kopumā gadā. izmaksas ir 7,4 miljardi USD, un paredzamā emisiju ietekme ir 59 miljoni tonnu CO².
FAWN, kas ir aprakstīts vēl nepublicētā rakstā, ko izstrādājis Deivids Andersens un viņa komanda Kārnegija Melona universitātē šo problēmu risina, kombinējot salīdzinoši lēnus procesorus (tādus, ko izmanto netbook datoros un citās mobilajās ierīcēs) un zibatmiņu (tādu, kas glabā datus digitālajās kamerās un USB diskos). Nedaudz pretrunīgs rezultāts ir arhitektūra, kuras veiktspēja uz vienu enerģijas vatu ir simts reižu labāka nekā tradicionālajiem serveriem, kuros tiek izmantoti ātrāki (bet daudz vairāk enerģijas izsalkuši) procesori un diska krātuve.
FAWN izcilā veiktspēja ir ierobežota ar noteikta veida problēmām — nejauša piekļuve maziem informācijas bitiem —, taču šāda veida ievades/izvades intensīvs uzdevums ir tieši tas, kas noslogo esošo tīmekļa uzņēmumu, piemēram, Facebook, infrastruktūru.
Kad atverat vietni Facebook.com, sākumlapā ir simtiem atsevišķu datu elementu, kas tiek pārvērsti simtiem iekšējo meklējumu, saka Andersens. Pieprasījumi šiem simtiem elementu, kas ietver draugu atjauninājumus, ziņojumu skaitu iesūtnē un daudz ko citu, tiek nodoti specializētai programmatūrai, ko sauc. iespiests atmiņā , kas saglabā attiecīgos datus RAM. Memcached neļauj Facebook uz diskiem balstītajām datubāzēm pārslogot miljoniem vienlaicīgu pieprasījumu pēc nelielas informācijas. Amazon, kam ir vairāk vai mazāk tāda pati problēma kā Facebook ar iepirkumu grozu un pielāgotiem ieteikumiem, izmanto līdzīgu īpaši izstrādātu programmatūru, ko sauc par Dynamo, lai veiktu gandrīz tādu pašu funkciju.
Viens no veidiem, kā FAWN aizstāj programmatūru, piemēram, memcached un Dynamo, ir iekarot to, ko datorzinātnieki sauc par atmiņas sienu, kas ir milzīgā atšķirība starp ātrumu, ar kādu diska krātuve var ievadīt datus centrālajam procesoram, un ātrumu, ar kādu CPU. ir daudz ātrāks, var pārlūkot šos datus. (Andersens norāda, ka mūsdienu CPU izmanto milzīgu skaitu tranzistoru, mēģinot uzminēt, kādi dati ir sagaidāmi, iepriekš ielādējot datus vai saglabājot tos kešatmiņā, lai nodrošinātu, ka mikroshēmai vienmēr ir vienmērīgs apstrādājamo bitu daudzums.)
Ir divi veidi, kā apiet atmiņas sienu: pirmais ir palielināt sistēmas atmiņas veiktspēju, bet otrs ir vienkārši palēnināt CPU. FAWN veic abus: zibatmiņai ir daudz ātrāka brīvpiekļuve nekā diska krātuvei, un FAWN lēnāki procesori prasa mazāk enerģijas un izšķērdē mazāk tranzistoru, mēģinot uzminēt, kas notiks tālāk.
FAWN sastāv no daudziem atsevišķiem mezgliem, katrs ar vienu 500 megahercu AMD Geode procesoru (tā pati mikroshēma, kas tika izmantota pirmajā klēpjdatorā, kura cena ir 100 $) ar 256 megabaitu operatīvo atmiņu un vienu četru gigabaitu kompakto zibatmiņas karti. Līdz šim lielākais FAWN klasteris, kas sastāv no 21 mezgla, reālos apstākļos patērē ne vairāk kā 85 vatus.
Katrs FAWN mezgls izpilda 364 vaicājumus sekundē uz vatu, kas ir simts reižu labāk, nekā to var panākt ar tradicionālu uz disku balstītu sistēmu, kas strādā ar ievades/izvades intensīvu uzdevumu, piemēram, apkopo visus atšķirīgos informācijas bitus, kas nepieciešami, lai parādītu. Facebook vai FriendFeed lapa vai Google meklēšanas rezultāts.
Šāda veida veiktspējai var būt lietojumprogrammas ārpus datu centra, saka Stīvens Svonsons , Kalifornijas Universitātes Sandjego datorzinātņu un inženierzinātņu katedras docents. Paša Swanson augstas veiktspējas, zibatmiņas serveris ar nosaukumu Gordon, kas pašlaik pastāv tikai kā simulācija, pēc savas arhitektūras ir līdzīgs FAWN, taču tika izstrādāts, ņemot vērā zinātniskās lietojumprogrammas, kā arī datu centrus.
Svonsona mērķis ir izmantot zibatmiņas unikālās īpašības, lai risinātu problēmas, kuras pašlaik nav iespējams atrisināt ar neko citu kā vien jaudīgākajiem un dārgākajiem superdatoriem pasaulē — sistēmām ar līdz pat petabaitam RAM. Mēs sadarbojamies ar Sandjego superskaitļošanas centru pie lieliem genomikas un bioinformātikas modeļiem, saka Svonsons. Mēs vēlamies veikt vaicājumus ļoti ātri, un, ja datu diagrammas neietilpst RAM, tās kļūst ļoti lēnas, kas nozīmē, ka jums ir jāatsakās no simulācijas precizitātes.
FAWN ir pareizais virziens, ko virzīt, saka Nirajs Tolija , pētnieks HP Labs Exascale Computing Lab. Laiki, kad mēs vienkārši skatījāmies uz neapstrādātu veiktspēju kā metriku, ir pagājuši, viņš piebilst.
Pašlaik FAWN nav piemērots CPU intensīviem uzdevumiem, piemēram, video apstrādei, taču Andersens saka, ka turpmākajās iterācijās tiks izmantoti jaudīgāki Atom procesori (ko Swansons arī domā par savu Gordon sistēmu). Šie jaudīgākie procesori, kas paredzēti netbook datoriem, patērē tikpat daudz jaudas kā AMD mikroshēmas — katrs aptuveni četrus vatus. Ievietojiet strāvas padevi un dažas tīkla iekārtas, un jūs varētu ļoti viegli palaist nelielu vietni vienā no šiem serveriem, un tas patērēs 10 vatus, saka Andersens, kas ir desmitā daļa no tā, ko patērē tipisks tīmekļa serveris.
Andersens cer, ka lielākie datu centru lietotāji izpētīs nākamās paaudzes FAWN. Viņš saka, ka man ļoti patiktu, ja mēs varētu panākt, lai Facebook, Google vai Microsoft ar to sāktu veidot klasterus.