麻省理工證實(shí)：大數據時(shí)代，閃存和RAM一樣快!

　　就高速數據處理而論，RAM通常用于存儲正在使用的數據，它比從傳統磁盤(pán)提取數據的速度要快數萬(wàn)倍，比NAND閃存的速度也快很多倍。 而麻省理工學(xué)院(MIT)研究人員構建了一個(gè)服務(wù)器網(wǎng)絡(luò )證明——對于大數據應用，閃存和RAM一樣快，而且便宜很多。

　　在這個(gè)大數據時(shí)代，海量數據集用于揭示千百萬(wàn)人的購買(mǎi)趨勢或預測還有基于千萬(wàn)個(gè)數據點(diǎn)的金融市場(chǎng)趨勢，單一電腦的RAM是無(wú)法負荷的。

　　例如，處理一個(gè)人的基因組的數據，需要40到100臺標準計算機。而另一個(gè)可選項NAND閃存，它的價(jià)格大約是RAM的十分之一，消耗功率也是它的十分之一。上個(gè)月，在計算機體系結構國際會(huì )議(International Symposium on Computer Architecture)上，麻省理工學(xué)院研究人員展示了一個(gè)新的系統，證實(shí)閃存和傳統RAM一樣高效，而且還能降低功率和硬件成本。

　　“比如，我們需要購買(mǎi)一個(gè)系統來(lái)處理10TB大的數據集。在DRAM中處理它，假設服務(wù)器有100GB內存的DRAM，我們就需要一組大約100臺電腦集群?！?Arvind Mithal，麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與工程約翰遜講座教授在郵件中回復說(shuō)，“這樣一個(gè)集群創(chuàng )建需要大約400000美元?！?/p>

　　每一臺服務(wù)器連接到一個(gè)可模擬不同電路的現場(chǎng)可編程網(wǎng)關(guān)陣列(field-programmable gate array或FPGA)，每一個(gè)FPGA依次連接到2個(gè)500GB的閃存芯片和2個(gè)其他距離最近的FPGA。

　　因為彼此相互連接，FPGA成為了一個(gè)快速網(wǎng)絡(luò )，允許任何服務(wù)器從每一個(gè)閃存驅動(dòng)器存取數據，而這些FPGA也能控制閃存驅動(dòng)器。

　　Arvind還表示，同樣在閃存中處理10TB數據集，只需要10臺電腦——每臺需要1TB閃存容量。即便包括基于FPGA加速器硬件成本，這個(gè)系統的總成本也不會(huì )超過(guò)大概70000美元?！叭绻覀兛紤]到基于閃存的系統中，每一臺服務(wù)器上不需要同樣多的DRAM這個(gè)事實(shí)，價(jià)格可能還會(huì )進(jìn)一步降低?！?Arvind稱(chēng)，“如果我們使用配置較少DRAM的低端服務(wù)器，該系統花費大約是40000美元?！?/p>

　　而維護一個(gè)基于閃存的系統費用顯然更便宜，他繼續說(shuō)道，因為閃存比DRAM消耗更小的功率并且所需的服務(wù)器也相對較少。就算將閃存和FPGA加速器因素的額外功耗也算在內，麻省理工學(xué)院的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò )標準顯示閃存存儲設備也僅僅是增加了大約10%的功耗到整個(gè)系統。

　　實(shí)際上，即使沒(méi)有他們的新網(wǎng)絡(luò )結構，研究人員指出如果做分布式計算的服務(wù)器使用磁盤(pán)驅動(dòng)器來(lái)獲取數據只需要該時(shí)間的5%，和使用閃存時(shí)的性能相同。

　　例如，配置10TB RAM的40臺服務(wù)器處理一個(gè)10.5TB的計算,也不比配置20TB閃存的20臺服務(wù)器快。而閃存不但成本較少，也只損耗一小部分功率。

　　通過(guò)將服務(wù)器的一些計算能力移到閃存驅動(dòng)器的控制芯片上，研究人員就能制作一個(gè)可與基于RAM服務(wù)器媲美的20臺基于閃存的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò )。

　　他們在將數據傳遞回服務(wù)器之前，使用閃存驅動(dòng)器對其進(jìn)行預處理，增大了分布式計算的效率。

　　“這并非是要取代DRAM之類(lèi)的東西?！?Arvind表示，他和一組研究生和研究員在廣達電腦公司完成了這項工作。該調查表明可能有許多應用能夠取代RAM，而且使用一個(gè)基于閃存的電腦架構費用較低。

　　“每一個(gè)人都在實(shí)驗閃存的不同方面。我們只是嘗試從另一個(gè)角度著(zhù)手?！?Arvind如是說(shuō)。