Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Oracle развивает инновации для анализа данных с открытыми интерфейсами для процессорных ускорителей

15, март 2016  —  Корпорация Oracle выпускает открытый API-интерфейс и комплект инструментов разработки для ускорителя Data Analytics Accelerator (DAX) в процессорах SPARC M7. Эти ресурсы, доступные бесплатно в рамках программы Software in Silicon Developer Program , предоставляют разработчикам возможность создавать платформы нового поколения для анализа данных. Кроме того, программа позволяет разработчикам изучать примеры сценариев использования и программный код, а также тестировать и проверять возможности DAX по ускорению аналитических приложений, с помощью технологии Software in Silicon.

«Высокопроизводительный анализ данных критически важен для различных ключевых сценариев использования, таких как анализ посещаемости сайтов, мнений в социальных сетях, поведения покупателей и т.д., — отметил Джон Фаулер (John Fowler), исполнительный вице-президент по направлению Oracle Systems. — Участвуя в нашей программе “Software in Silicon Developer Program”, разработчики могут теперь применять технологию DAX к широкому спектру прежде неразрешимых проблем в аналитических системах, поскольку мы интегрировали ускорение анализа данных внутрь процессоров, обеспечив беспрецедентную скорость сканирования данных, достигающую 170 млрд строк в секунду».

Oracle внесла ряд функциональных возможностей класса “Software in Silicon” в свой 32-ядерный, 256-поточный процессор SPARC M7 , встроив в дизайн процессора программные функции более высокого уровня. Одной из самых впечатляющих новых возможностей, реализованных в рамках инноваций Software in Silicon в SPARC M7, является технология DAX, которая обеспечивает непревзойденную эффективность анализа.

Data Analytics Accelerator в SPARC M7

Технология DAX добавляет средства обработки, позволяющие с невероятно высокой скоростью выполнять функции, выбирающие данные, — такие как Scan, Extract, Select и Translate. SPARC M7 DAX обеспечивает ускорение этих аналитических примитивов на выделенном физическом сопроцессоре, отдельном от стандартных вычислительных ядер процессора. Первоначально технология DAX была реализована для Oracle Database 12 c и всех приложений, которые на ней работают. Это позволило ускорить анализ на всех приложениях Oracle, независимых поставщиков (ISV) и приложений собственной разработки клиентов. Cейчас технология DAX доступна для любых приложений.

Операции масштабного сканирования и фильтрации упрощаются благодаря прозрачному использованию 32-х выделенных сопроцессоров DAX в микропроцессоре SPARC, которые оперируют с памятью напрямую - на скоростях шины памяти, достигающих 160 Гбит/с между кэшем и DRAM. Эти ускорители, впервые реализованные в процессоре для обеспечения высочайших уровней производительности и эффективности, теперь могут использоваться разработчиками через API-интерфейсы в Oracle Solaris 11 и применяться в различных сценариях использования.

В качестве значимого примера интеграции Data Analytics Accelerator в сценарии машинного обучения и использования больших данных,  разработчики Oracle продемонстрировали, как DAX позволяет значительно ускорить Apache Spark, ставший одним из самых популярных проектов по обработке наборов больших данных. В рамках этого проекта инженеры использовали DAX с Apache Spark, чтобы отфильтровать миллиард строк данных в оперативной памяти в 3D-куб так быстро, что стал возможен интерактивный анализ данных.

Конструктивные преимущества SPARC M7 и DAX:

•  Лучшая в отрасли пропускная способность оперативной памяти: благодаря пропускной способности памяти в 160 Гбит/с, процессор SPARC M7 имеет возможность быстро снабжать данными как сопроцессоры DAX, так и процессорные ядра.

•  Перемещение нагрузки на DAX: процессорные ядра освобождаются для выполнения других задач.

•  Эффективная декомпрессия в сочетании с обработкой в оперативной памяти: декомпрессия в сопроцессоре DAX выполняется значительно быстрее, чем в программных реализациях. Декомпрессия со сканированием, выполняется за одну операцию,  исключает ненужные операции передачи данных в оперативную память и обратно. Результаты из DAX поступают в кэш процессора для повышения эффективности вычислительной обработки.

•  Сравнение по диапазонам (range scan) с использованием DAX: многие реальные аналитические запросы к базам данных написаны для поиска данных между конкретными датами, по различным ценовым диапазонам товаров и т.д. DAX выполняет сравнение по диапазонам за одну операцию, с той же скоростью, что и отдельные сравнения. При использовании других процессоров требуется дополнительное вычислительное время для каждого сравнения.

•  Исключение «вымывания» кэша процессора: DAX выполняет большинство вычислений без необходимости хранить промежуточные данные в кэше, освобождая кэш процессора для других задач.

Сотрудничество с сообществом разработчиков и вузами

Oracle продолжает внедрять в процессоры усовершенствования для повышения производительности распространенных типов нагрузки, что подтверждается мировыми рекордами в более, чем 20 тестах. Технология Software in Silicon позволяет реализовать прежде недостижимые функциональные усовершенствования, необходимые в таких областях, как обеспечение безопасности и анализ больших данных, встраивая в процессор конкретные алгоритмы, для более высокой производительности и эффективности.

Кроме того, Oracle опубликовала несколько сценариев использования с примерами кода, чтобы обеспечить максимальную продуктивность разработчиков и ускорение проектов, а также подробный пример интеграции DAX с Apache Spark. Теперь разработчики и исследователи могут использовать бесплатную облачную платформу Oracle Software in Silicon Cloud , предоставляющую непосредственный доступ к этой технологии. Oracle также сотрудничает с ведущими учреждениями высшего образования, такими как Брауновский университет (Brown University), для реализации инновационных исследовательских проектов с использованием технологии Software in Silicon.

«В настоящее время мы работаем над определением эффективности DAX для набора современных схем размещения данных в оперативной памяти. После завершения этого исследования, мы будем работать над оптимальным применением DAX для ускорения интерактивного исследования и визуализации данных с использованием системы управления базами данных в оперативной памяти Tupleware и системы потоковой обработки в реальном времени S-Store, — отметил Угур Сентименел (Ugur Centimenel), заведующий отделением компьютерных технологий Брауновского университета. — В рамках этих исследований мы будем оценивать производительность и масштабируемость SPARC M7 и DAX для реальной нагрузки, включая сложный поиск и машинное обучение с использованием больших наборов данных».

Открытые API-интерфейсы для Oracle Data Analytics Accelerator теперь доступны бесплатно через облачную платформу Software in Silicon Cloud. Разработчики могут присоединиться к этому сообществу, чтобы приступить к созданию аналитических приложений нового поколения для работы с большими данными.

Дополнительные материалы

О корпорации Oracle

Oracle предлагает полный интегрированный стек облачных приложений и платформенных сервисов. За более подробной информацией о компании Oracle (NYSE: ORCL) обращайтесь, пожалуйста, на веб-сайт www.oracle.com/ru .

Товарные знаки

Oracle и Java являются зарегистрированными товарными знаками корпорации Oracle и/или входящих в нее компаний. Другие наименования могут быть товарными знаками соответствующих владельцев.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Oracle

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.