16 Mai 2017

Prototyp von The Machine nutzt 160 TByte Arbeitsspeicher

Hewlett Packard Enterprises neue Version von The Machine verfügt über weitaus mehr lokalen RAM als andere Systeme. Das Forschungsprojekt ist zudem mit ARM-basierten Thunder X2 und optischen Interconnects ausgestattet.
HPE hat einen weiteren Prototyp von The Machine vorgestellt. Dabei handelt es sich um ein Forschungsprojekt, welches das sogenannte Memory-Driven Computing vorantreiben soll. Das aktuelle Modell weist satte 160 TByte lokalen DDR4-Arbeitsspeicher auf, die von Thunder X2 mit je 32 Kernen von Cavium genutzt werden. Insgesamt rechnen im System 1.280 CPU-Kerne, sagte Hewlett Packard Enterprise auf Nachfrage. Der Prototyp läuft mit einem optimierten Linux-Derivat, das für die Verwaltung des Adressraums oder die Parallelverarbeitung bei so viel einheitlichem RAM ausgelegt ist.

The Machine besteht aus mehreren Blades, die miteinander verbunden sind – soweit ein typischer Server. Die Verbindung zwischen den insgesamt 40 Nodes wird durch FPGAs und optische X1-Photonics-Module hergestellt. HPE geht davon aus, dass die Architektur bis hin zu Systemen mit lokalem Speicher im Exabyte-Bereich skalierbar sei. Im ersten Prototyp und im neuen wird flüchtiger DDR4-RAM eingesetzt, künftig soll nichtflüchtiger 3D Resistive RAM verbaut werden, der von Western Digital stammt. Anderem sogenanntem Storage Class Memory wie Intels 3D Xpoint steht HPE offen gegenüber.

Durch den riesigen Speicherpool soll The Machine in der Lage sein, viel schneller zu rechnen, wenngleich dafür teils neue Algorithmen notwendig werden. Aktuelle Systeme, etwa Intels Xeon E7 v4, können rund 3 TByte RAM pro Sockel nutzen und IBMs kommender Power9 spricht via Memory Buffer zumindest 8 TByte an. Angesichts der 160 TByte von The Machine ist das selbst bei Octa-Sockel-Systemen wenig, zumal einzelne Blades nicht auf den lokalen Speicher der anderen Rack-Einheiten zugreifen können.

Zwar ist das Forschungsprojekt derzeit eine Serverkonfiguration, HPE zufolge könnte die Architektur aber in jeder Rechnerkategorie eingesetzt werden – von Geräten im Internet der Dinge bis hin zum Supercomputer. (Quelle: golem.de)

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