"홍수" 큰 데이터: 핵 인기 병렬 컴퓨팅의 퓨전?

베이징 시간 오늘 아침, 인텔 (Intel) 공식적으로 발표 했다 슈퍼 컴퓨터에 통합 된 솔트 레이크 시티 (MIC) 아키텍처에 기반 제온 피 (제온) 코프로세서 (SC12) 회의 개최 도시에서. 선적, 2013 년 1 월 28 일가의 날짜와 제온 피 코프로세서 5110 P 중 하나 권장 2649 달러의 고객 가격; 제온 피 코프로세서 3,110 가족 사용할 수 2013 년 상반기에 2000 달러 미만 고객 가격 상담.

인텔 제온 피 보조 프로세서 제품군, 5110 P 및 사용자 정의 제품 se10p 수동 방열 데이터 센터,는 3100 시리즈 워크스테이션을 포함 한 모든 환경에 적합 한 수동 열 및 활성 열 소산 계획

소비자 시장에서 arm의 강력한 도전에 불구 하 고 첫 번째 패스에 대 한 회사의 시장 자본 화를 능가 하지만 인텔도 엔터프라이즈 시장에 대 한 강한 지지. 서버와 스토리지 시장에서 제온 가족 캠프 AMD 또한 손으로 팔 "캐스트" 강제로 x86와 RISC 영토에 잠식 하 고 있습니다.

10 여 년 전에 대 한 생각 또는 RISC 규칙 데이터 센터, x86 데스크탑 컴퓨팅을 제어. 지금 상황이 거의 반전, 소비자 시장의 프런트 엔드 팔 스마트 폰 및 태블릿 시장의 성공 위협 PC, 그리고 엔터 프 라이즈 수준의 시장의 백 엔드에 기회 공격을 반복은 x86 이야기. 소위 "impermanence, 물 impermanence의 육군." "자주 기술 같은 시대에는 절대 이점 그리고 불리는 시대와 상황을 사용 하 여 더 나은 보기를 긴 Sheng의 방법."

인텔 제온 피 보조 프로세서는 인텔 제온 (Xeon) PCI Express (PCIe) 카드 형태로 CPU와 함께 사용

엔터프라이즈 시장에서 인텔은 패션. 작년의 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 설 교, 처음은 아니다 하지만 그것은 오래 된. 논리적으로, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터는 인기 있는 주제, 인프라 수준, x86의 확산에서 분리할 될 수 있지만, 때마다 큰 데이터에 인텔, 사람들이 항상 느낄 익숙하지.

인텔은 xeion 피 보조 프로세서 커널 추가 64 비트를 포함 한 여러 기능, P54C 지원 하는지 나타냅니다. 이제는 커널 플러스 l 2 캐시, 2%는 x86 보다 덜 (x 87 논리) 구성 요소

올해 7 월의 두 번째 큰 데이터 세계 포럼 기억이, 기자 친구는 회의에 걸어 본 인텔의 로고, 외쳤다 "인텔과 큰 데이터는 무슨 관계?" "그것은 Weibo에 Hadoop의 인기에 큰 토론을 촉발 (물론, 당신은 큰 데이터와 Hadoop을 동일시 수 없습니다)." 지난 달 때 인텔 제온 (Xeon 피) 프로세서의 도입, 그것은 연관 된 HPC (고성능 컴퓨팅) 동료 로부터 반발을 일으킨 큰 데이터.

난 오히려 혐오 감을 "빅 데이터"로이 해석 업계의 최근 동향에 관해서. 이 레이어 뒤에 남아 있는 경우 인텔 Hadoop으로 표시 하는 데이터 응용 프로그램의 많은 친구의 여러 동그라미와 개인 면담에서 확인 되었습니다 그리고 많은 높은-성능 컴퓨팅 높은 병렬 i/o 컴퓨팅에서 공통점이 있다는 것을 말한다.

저장소에서 큰 데이터는 높은-성능 컴퓨팅 비슷합니다.

그 후, 10 월, 중국의 HPC TOP100 순위의 끝에 톱 10의 4 인터넷 서비스 제공 업체에 설치 된 하 고 일반적으로 시스템에 적용 된 인터넷 서비스 첫 번째 중요 한 점프의 비율을 유지 하기 위해 업계에서 35%, 최대 35 세트, 키를 누릅니다.

우리 인터넷 서비스 수단 Hadoop, 또는 큰 데이터, 하지만 적어도 그들은 더 밀접 하 게 적용 되 고 과학적으로 과학적 컴퓨팅의 "전통적인 의미"에서 계산 되 고 멀리 말하는 게 있다. 어느 정도 하려면, 인터넷 서비스/대형 데이터 응용 프로그램 HPC, 후자는 상아탑에서 일상 생활의 모든 측면을 침투를 돕는의 범위를 확장 했습니다.

우리가이 스레드를 따라가 서, 우리는 병렬 처리를 가속된 전환의 시대에는. 멀티 코어와 다중 스레딩 CPU 강조 때문에 말할 필요도 없이, 하드 드라이브 (HDD)는 솔리드 스테이트 디스크 (SSD) 일부 또는 대체의 모든 위험에 의해 직면 하 고, 또한 같은 진실을 반영. 인텔 SSD를 추진 했다 때 하드 드라이브에 큰 범죄 중 하나는 이었다 10의 성능만 1.3 시간 CPU의 진행 뒤에 훨씬 더 높은. 하드 드라이브의 평가 조금 편 파, 여기 검사 하지 않습니다, 하지만 몇 년 동안 하드 드라이브 같은 순간만 한 머리는 키를 잡은 작품, 병렬 처리는 매우 가난, 개선 성능 기본적으로 그래서 효과 매우 제한 된 기계 부품의 속도를 속도에 의존 수 있습니다. SSD, 성능 및 각 플래시 칩의 용량은 높은, 하지만 여러 개의 칩 (멀티 채널 컨트롤러) 될 수 있지만 높은 수준의 병렬 처리와 같은 시간 읽기/쓰기에서 성능 하드 드라이브 여러 거리 멀리 던 질 쉽습니다.

구름 가까이 HPC 시장 연간 복합 성장률 (CAGR)은

비록 성능 거의 용량, 용량에는 하드 드라이브의 힘으로 성장 하 고 가격이 아직도 SSD로 도달할 수 있다. 하드 드라이브 병렬 인 경우 (랜덤 액세스 감소) 한 번에 두 일을 하지 않도록 하려고 합니다. 예를 들어 사무실 환경 내 가상 컴퓨터에서 Outlook을 실행, Outlook을 종료 하 고 가상 컴퓨터를 종료 이며 하드 디스크에 데이터를 쓰기. 닫기 Outlook 작업, 같지 데이터 파일 작성, 수행 하는 경우 가상 컴퓨터를 종료 즉시 다음 두 쓰기 작업 중복, 종료 시간이 매우 오래; 소요 된 총 시간을 크게 단축 될 수 있습니다 outlook 완전히 종료 한 다음 가상 컴퓨터를 종료 하 고 기다리면 될 것입니다. 즉, 시스템에서 병렬 처리 부족, 그것은 완전히 순차적으로, 두 작업 간에 앞뒤로 전환 하는 대신 두 가지 작업을 수행 하는 짧은 시간 걸립니다. (1 + 1 < 2?) )

하드 드라이브의 병렬 기능, 하지만 병렬 액세스 및 대용량을 동시에 여러 개의 하드 드라이브 작업, 어떤 스토리지 시스템 (RAID) 및 Hadoop 할.

TACC의 피해 시스템 7에서에서 위 갓 출시 된 HPC Top500 순위에서 혜택 수천의 조각 사용자 지정 제온 피 보조 프로세서 se10p

궁극적인 병렬 액세스 능력을 필요로 하는 경우는 과거 처럼 11 Taobao 데이터베이스를 두 번, 1 일 고성능 PCIe SSD에서 십억에만 거래 거래 상상할 수 있는.

무엇을 말 하 시겠습니까? 동시성도, 조합입니다. 하드 드라이브는 동시 액세스를 위해 설계 되지 않았습니다 하지만 순차적 액세스 출력 (처리량)은 SSD 보다 훨씬 더 고 용량과 가격에 이점이 있다. 병렬 처리의 정도 너무 높다 때 병렬 액세스 요구 사항, SSD를, 또는 심지어 완전히 SSD에 의존 도입 증가 함께 하드 디스크 조합을 사용할 수 있습니다.

인텔 제온 피 보조 프로세서 se10p

그러나, Hadoop 시스템에 하드 드라이브는 여전히 지배적 이다, SSD는 상대적으로 드문, 그리고 각 노드의 메모리 용량은 매우 큰-사업 부문은 "메모리 계산 합니다."를 주장 하 고 있지만 인터넷 산업의 문화 비싼 하드웨어에 의존 하지 않고 가능 한 한 많은 작업을 배포 하는 전체 아키텍처를 사용 하는 것입니다. 피라미드의 첨단에 구현할 시스템에 비해, 그들은 HPC의 민간인 버전에 속하는, 입력-출력 비율에 관심을 지불, 높은 복제 될 수 있습니다.

나는 TACC에 고 나 61 코어 및 8 기가바이트 GDDR5 메모리를 포함 하 여 인텔 제온 피 코프로세서 se10p 정보를 볼 수 있습니다, 다음 TACC 피해 및 마이크 코프로세서 디스플레이 참고

이제 다시 모양과 계산. x86 CPU 병렬 하드 드라이브 비교, 하지만 높은 병렬 GPU 디자인 격차는 매우 분명 하다. 그냥 새로운 글로벌 Top500 목록의 제목을 수 상했다, 타이탄 시스템 엔비디아 테슬라 k20x GPU 가속기 칩 이다.

신선한에서 상위 10 Top500 목록, 1th, 7 및 8

텍사스 높은 컴퓨팅 센터 (TACC)의 피해 시스템을 사용 하 여 Dell PowerEdge c8220x, 제온 e5-2680 8 코어 CPU와 인텔 제온 피 코프로세서 하이브리드 시스템, 작은 승리 2 년 전 헤더-는 또한 CPU + GPU 1th # 하지만 여전히 타이탄 시스템까지.

TACC의 피해 시스템 6400 Dell PowerEdge c8220x 블레이드 2 8-코어 인텔 제온 e5-2680 프로세서와 32 GB의 메모리 사용

인텔의 GPU 약한 링크, 그리고 그것은 앉아서 AMD 또는 NV의 GPU를 더 큰, 심지어 소품 수 이며 Cpu + gpu를 자연 자신의 하이브리드 시스템. 인텔의 솔루션은 제온 피 코프로세서, GPU를 대체 하 고 높은 병렬 작업을 처리 하기 위해 CPU를 원조로 하. GPU 공격 보조 프로세서 성능, 인텔 GPU의 도입 하지 범용 프로그래밍, 많은 필요 강조. 이것은 구두 전쟁을 많이, HPC의 나의 지식을 제한, 그리고 난 프로그래밍 전문가 이며 더 단지 여기, 주로 인텔의 접근을 토론.

Dell PowerEdge c8220x 블레이드 서버

첫째, 인텔 제온 E5 HPC의 초석 임을 강조 한다. 여기에 여러 계층의 의미, 하나는 x86 CPU, E5 명확한 우위를 차지. CPU + GPU, 후자 여유가 없습니다 전 드래그 수 있도록. AMD의 옵테론 비록 커널 수 더, 하지만 전반적으로 향하게. 또한, 제온 E5 플랫폼 PCI 익스프레스, PCIe, 토끼와 통합 인터페이스의 제온 피, 지연 단축 추가 수 있습니다.

엔비디아 "무료 점심"를 쓴 후 인텔 제온 피 (다음 마이크) 보조 프로세서의 출시를 발표 했다, (마이크는 x86 실행 의미 코드를 변경 하지 않고 프로그램은 말도 안 되). James Reinders, 인텔의 병렬 프로그래밍, 병렬 프로그래밍이 중요 하다, 하지만 아무도 무료로 점심을 얻을 수 있는 익살 말했다의 감독

인텔은 현재 프로그램의 대부분은 직렬 프로그래밍 및 병렬 컴퓨팅 GPU 또는 제온 피 보조 프로세서의 파워를 발휘 가능한 병렬 필요가 엔비디아로 분명. 그러나, 제임스 Reinders 병렬 프로그래밍은 CPU의 잠재력을 활용 하는 데 도움이 또한 강조 했다.

제온 CPU 제온 피 보조 프로세서에 대 한 개발 된 병렬 코드를 사용 하 고 성능에 의해 증가 될 수 있다는 백배

그는 saxpy (스칼라 알파 X 플러스 Y, 스칼라 곱셈 및 벡터 더하기를 병렬 벡터 프로세서에 일반적인 전산 작업 지시의 조합)의 예를 들어 주었고 제온 피에 병렬 코드 실행 340.6 6 코어 제온 e5-2600 실행 직렬화 코드 번 번. 하지만 제온 E5 실행 되는 코드 또한이 여러 (e5-2600 제온 피) 상품 급격히 2.3 병렬로 컴파일할 때.

듀얼 제온 E5 (왼쪽)에 대 한 단일 제온 피 (오른쪽) 보조 프로세서 성능 향상

제온 피 같은 높은 병렬 장치 매우 필요 입증을 목표로 하는 인텔 병렬 프로그래밍, 또한 E5 (일반 병렬) 프로세서에서 혜택을 받을 수 있습니다. 병렬 시대에서 병렬 프로그래밍 되었을 것입니다 필요. James Reinders 질문을 던졌습니다: 동일한 언어, 병렬 프로그래밍 모델을 사용 하 고 매우에 맞게 비슷한 도구 병렬 요구 사항?

다른 경우에 제온 피 코프로세서는 최대 10 배까지 번의 성능 향상

(변경 하는 코드) 지불 하지 않고 사용자가 원하는 성능을 얻을 TACC의 제이 Boisseau 점프 하지만 특정 하드웨어 아키텍처 (GPU)에 잠겨 그들은 그들이 하 고 싶지 않아 할 (성능 향상)는 뭔가 할 때? 제온 피는 일반적인 병렬 컴퓨팅의 성능에 대 한 좋은 하지만 그것의 하드웨어 특정 코딩 문제를 해결 하 고 포트란, C, C와 함께 제한 없이 프로그래밍할 수 있습니다 + +. 직렬 응용 프로그램을 실행 하는 제온 피 제온 e 5 작품에 맞게 너무 느릴 것 이다.

요약, 제온 피는 왜 피해 시스템 제온 e 5는 함께 선택 하는 주된 이유는 고급 성능 표준 CPU 프로그래밍 모델의 이점 결합 합니다.

제온 CPU와 제온 피 코프로세서를 사용한 작업의 몇 가지 경우

각 사용자는 특정 솔루션을 선택 항상 충분 한 이유가 있다. 가까운 장래에 관해서는 제온 CPU 및 제온 피 보조 프로세서의 조합 Top500 목록, 그리고 심지어는 왕위에 CPU + GPU를 이길 수, 안 나 판단할 수 있다.

내 보기는 튀긴 되 고의 위험에 큰 데이터를 실행 하는 동안 인텔은 사용 큰 데이터 병렬 컴퓨팅, HPC, 함께 반드시 변덕 핫 개념 차를 탈의 한 예로. 제온 피 정말 시장 2013의 시작에, 전통적인 HPC 분야에서 시간의 짧은 기간에는 CPU + GPU의 상당한 축적 되었습니다 다 하 조합 구조 (시장의 조각을 분할 될 수 있다). 그러나, 제온 피 (GPU에 비해)의 호환성 이점은 데이터 영역, 특히 인텔 제온 플랫폼을 사용 하 여 Hadoop 클러스터를 구축 하는 인터넷 서비스 시장에서에서의 광범위 한 범위에서 수 있습니다. 시장에서 인텔의 아이디어를 수락 하는 경우 그것은 HPC 시장에 "시골 포위" 효과 재생할 수 있습니다...

인텔 한 번 비슷한 것, 팔을 하는 미래? 그냥 미래에 그것을 줄.

(책임 편집기: Schpeppen)