Компания будет применять программируемые аппаратные средства, чтобы раздвинуть границы основанных на облачных вычислениях рабочих нагрузок, сэкономить электричество и не допустить сумерки Закона Гордона Мура.Микрософт дает Bing громадное обновление в 2015, основанный на значительно разной вычислительной базе если сравнивать с товарными серверами.
Проектная Катапульта, сотрудничество между Микрософт Research и Bing, пытается улучшиться, производительность центра обработки данных максимум на 95 процентов посредством альтернативы процессорам сервера позвала программируемые на месте вентильные матрицы (FPGAs). Работа группы детализирована в газете, Реконфигурируемой Матрице для Accelerating Large-Scale Datacenter Services, которую они представили 16 июня на Интернациональном Симпозиуме по Архитектуре ЭВМ (ISCA) в Миннеаполисе.Цель проекта пребывает в том, чтобы мешать потенциальному закату Закона Гордона Мура с вычислительной архитектурой, которая не надеется только на уменьшение транзисторов, процесс, что, как ожидают, в итоге столкнется с практическими ограничениями, наложенными физикой. (Закон Гордона Мура, названный в честь учредителя Intel Гордона Э. Мура, диктует ту вычислительную мощность, удваивает приблизительно каждые 18 месяцев как пакет производителей микросхем больше транзисторов в их процессоры.)Поручители катапульты стремятся ускорить облачные сервисы при сокращении затрат как кривой производительности классических существ процессоров сервера к плато.
Ранние тесты продемонстрировали воодушевляющие результаты, по словам Дерека Чайоу, аппаратного архитектора Bing. Испытательный стенд включал 1 632 стандартных сервера, снабженные оборудованием с процессорами Sandy Bridge Intel Xeon и FPGAs, что был на шине PCIe. Высокопроизводительные Stratix FPGAs, обеспеченный Altera, со своей стороны, были подключены к друг другу с 10G-разрядными кабелями SAS.
усиления и Производительность эффективности колебались, согласно сообщению в блоге Робом Нисом, Микрософт Research старший автор.«Результаты были впечатляющими: 95-процентное улучшение производительности в задержке, сопоставимой с ответом лишь для ПО», записал Нис. «С повышением потребляемой мощности и общего числа на сервер повышение цены меньше чем 30 процентов, конечные результаты поставляют эффективность и существенные сбережения», он завершил.«Фактор двух улучшений производительности показал в экспериментальных средствах, мы можем сделать тот же объем работы с половиной числа серверов либо удвоить объем работы с тем же числом серверов – либо некое соединение этих двух», сообщил Чайоу в отчете. Он потом продемонстрировал, что основанный на успехе пилотной программы, разработка будет развернута в одной, стоящий с клиентом центр обработки данных в начале 2015 года для повышения Bing.
Не только Катапультировал «выполненный устойчиво в течение многих долгих периодов», это продемонстрировало уровень отказоустойчивости это к добру для широкомасштабных облачных развертываний. Нис сказал, что проект содержит обслуживание, которое «скоро реконфигурировало матрицу после неточностей либо аппаратных сбоев».По какой причине не GPUs?
Весьма интересно, FPGAs добился успеха против графических блоков обработки (GPUs), другого способа увеличения вычислительной мощности сервера, в особенности для параллелизированных рабочих нагрузок, благодаря двух основных контрольно-пропускных пунктов. «Мы решили не включить GPUs, в силу того, что текущие требования питания высокопроизводительного GPUs через чур высоки для стандартных серверов центра обработки данных, вместе с тем и в силу того, что было неясно, что некое чувствительное к задержке ранжирование подготавливает (такие как выделение показателей), отобразился бы отлично на GPUs», отметило изучение.Исследователи Микрософт заключили, что «распределенные реконфигурируемые матрицы являются жизнеспособным методом вперед, потому, что повышения производительности сервера выравниваются и будут очень важны в конце Закона Гордона Мура для улучшений возможности и продолжительной стоимости».