关键任务体系结构中的持久内存(如何以及为什么)

核心观点与关键数据

基于 NVMe 的计算存储通过将计算推向存储层，构建更强大高效的系统。核心在于使用开放标准定义主机如何将计算任务推送到存储目标。

NoLoad®无负载®软件堆栈

• NoLoad NVMe 前端：NVMe 兼容，高性能接口，专为加速存储和计算密集型工作负载。
• 计算加速器：包括压缩、加密、擦除编码、重复数据删除等存储加速器，以及查询分析计算加速器。
• NoLoad 查询卸载引擎：用户可编程（C/C++），高吞吐量、低延迟，实现 CPU 卸载。

关键性能数据（PCAP 数据分析用例）

• 吞吐量/量化率：
  • 256B：0.2GB/s（软件） vs 2.0GB/s（硬件）
  • 1024B：0.7GB/s（软件） vs 2.4GB/s（硬件）
  • 4096B：1.9GB/s（软件） vs 2.4GB/s（硬件）
• 实时功能：实时 PCAP 标头分析、实时压缩，Gen4x8 外形支持 100Gb/s，低延迟通知。

用例分析

1. PCAP 数据分析

   • 适用于 Fintech 公司监控市场数据网络流量。
   • 通过标准 PCAP 报头提取分析数据，实现实时压缩和低延迟警报。
   • 性价比高：硬件加速显著提升吞吐量，软件方案灵活可定制。

2. 基于 CSV 的 Fintech 数据分析

   • 金融科技公司可使用 C/C++ 软件可编程引擎定制查询。
   • 无负载框架支持 CSV 到二进制的查询/筛选，优化 CPU 资源。

技术架构

• NoLoad®查询引擎体系结构：
  • 基于 RTL 的数据格式器：将输入数据转换为新格式，减少数据量。
  • CPU 引擎：灵活但速度较慢，适合处理过滤输出。
  • 基于 RTL 的模式匹配器：过滤输入数据，降低 CPU 负载。
  • 混合方案：基于 RTL 和 CPU 的模块混合使用，兼顾性能与灵活性。

研究结论

• 性能优势：无负载®查询引擎在多场景下优于主机 CPU。
• 混合架构：基于 RTL 和 CPU 的模块混合可优化性能。
• 应用场景：查询存储在 NVMe 子系统上的数据是计算存储的有趣方向。
• 协议选择：NVM Express 是理想的计算存储协议。
• 未来展望：更多功能即将推出。