Разработчики: | Hewlett Packard Enterprise (HPE) |
Дата премьеры системы: | 2017/05 |
Технологии: | СХД |
Содержание[Свернуть] |
Memory-Driven Computing — архитектура вычислительной платформы, центральным элементом которой является память, а не процессор, что позволяет получить недоступный ранее прирост производительности и эффективности.
Архитектура Memory-Driven Computing от HPE — это масштабный набор технологий, которые разрабатываются подразделением Hewlett Packard Labs в рамках исследовательского проекта The Machine.
2017
Анонс Memory-Driven Computing в России
«Крок» и Hewlett Packard Enterprise в конце ноября 2017 года представили в России концепцию Memory-Driven Computing и рассказали, как предприятиям подготовить локальную ИТ-инфраструктуру к цифровой трансформации.
Как известно, данные становятся главным стратегическим активом компаний. Big Data, интернет вещей, машинное обучение — все эти технологии формируют поток информации, объем которой в будущем будет стремительно возрастать. По убеждению представителей «Крок» и HPE, адаптироваться к революционным изменениям в области обработки данных и подготовиться к переходу в эру цифровой трансформации и искусственного интеллекта с пользой для бизнеса позволит инфраструктура следующего поколения, ориентированная на сверхпроизводительные вычисления. Кроме того, необходим комплексный подход к управлению данными, который позволит ускорить их анализ и снизить стоимость хранения информации. «Гознак» развивает систему «Электронный бюджет» с помощью импортозамещенных решений экосистемы EvaTeam
Вице–президент и заместитель директора Лаборатории HPE Эндрю Уилер рассказал о разработках, ведущихся на текущих (по состоянию на ноябрь 2017 года) этапах проекта. По его словам, следующее поколение вычислительной архитектуры в перспективе позволит масштабировать используемые вычислительные ресурсы до практически безграничных объемов, удерживать в памяти и анализировать все цифровые процессы на планете одновременно. Это сократит время вычислений и даст практически неограниченную производительность для обработки огромных объемов данных.
![]() | Представленный в середине 2017 года прототип вычислительной архитектуры, разработанной компанией Hewlett Packard Enterprise в рамках исследовательского проекта The Machine, имеет 160 ТБ оперативной памяти и способен одновременно работать с объемом данных, трехкратно превышающим содержимое всех книг, хранимых в Российской государственной библиотеке (приблизительно 160 миллионов книг). Никогда прежде система с общей памятью не могла обрабатывать массивы данных такого размера, и это — всего лишь часть огромного потенциала архитектуры Memory-Driven Computing, — подчеркнул Мартин Мозер, Hybrid IT Sales and PreSales директор региона CEEMA Central Eastern Europe Middle East and Africa и амбассадор проекта The Machine. | ![]() |
В свою очередь, концепция «Крок» «умное хранение данных» помогает заказчикам повысить скорость обработки информации и качество аналитики, сократить временной интервал от разработки до выхода на рынок новых продуктов и услуг, позволяя найти баланс между производительностью и объемом инвестиций в вычислительную инфраструктуру. Основная идея концепции — разделение данных на «горячие» и «холодные» в зависимости от частоты их использования в критичных бизнес-сервисах. При этом «горячие» данные хранятся на высокопроизводительном оборудовании, а «холодные» — редко используемые — на медленных носителях.
![]() | ИТ-подразделения должны сосредоточиться на цифровизации и сервисах для конечных потребителей. Заказчикам необходимо адаптировать инфраструктуру к цифровой трансформации, чтобы не проиграть борьбу за новые рынки. Совместно с HPE мы показали технологию, способную кардинально изменить традиционные взгляды на скорость вычислений. Понимая это, «Крок» исследует эти инновации и стремится предоставлять доступ к ним, предлагая заказчикам решения и сервисы, основанные на передовых разработках от глобальных технологических лидеров, таких как HPE, — заявил Валентин Губарев, директор департамента вычислительных систем компании «Крок». | ![]() |
Прототип компьютера со 160 ТБ общей памяти
В мае 2017 года Hewlett Packard Enterprise продемонстрировала важный этап своей научно-исследовательской программы The Machine — прототип компьютера со 160 ТБ общей памяти. Программа направлена на разработку вычислительной архитектуры, ориентированной на память, а не на процессор (memory-driven computing).
Ранее HPE получила исследовательский грант от Министерства энергетики США на создание эталонной модели экзафлопсного суперкомпьютера, который позволит создавать недостижимые пока математические модели и симуляции для использования в науке, медицине, проектировании и других областях.
Для достижения экзафлопсной производительности к 2022–2023 гг. необходимо повысить быстродействие, энергоэффективность и плотность высокопроизводительных вычислительных систем в 10 раз по сравнению с самыми быстрыми современными суперкомпьютерами. Чтобы реализовать экзафлопсные вычисления с низкой задержкой, эталонная модель, создаваемая HPE, должна будет устранить эти проблемы и снять ограничения по объему памяти, масштабируемости фабрики памяти и пропускной способности, присущие современной высокопроизводительной вычислительной архитектуре.
В основу референсной модели разработки HPE положена концепция Memory-Driven Computing (вычислений, ориентированных на память). Эта архитектура вычислительной платформы, центральным элементом которой является память, а не процессор, что позволяет получить недоступный ранее прирост производительности и эффективности. Архитектура Memory-Driven Computing от HPE — это масштабный набор технологий, которые разрабатываются подразделением Hewlett Packard Labs в рамках исследовательского проекта The Machine.
Архитектура вычислений, ориентированная на память, позволяет снять проблему, присущую традиционной архитектуре: неэффективное взаимодействие подсистем оперативной памяти, системы хранения данных и процессоров. Благодаря этому время выполнения сложных задач радикально сокращается: с нескольких дней до нескольких часов, с часов — до минут, и так далее, позволяя получать значимый результат в режиме реального времени.
Фундаментальные технологии, положенные в основу разрабатываемой референсной архитектуры суперкомпьютера экзафлопсных вычислений, включают в себя передовую фабрику памяти и передачу данных с использованием фотоники с низким энергопотреблением. Фабрика памяти — оптимальная технологическая основа для широкого спектра высокопроизводительных вычислений и задач, нацеленных на обработку значительного объема данных, включая большие данные и аналитику. HPE также продолжает исследовать различные варианты энергонезависимой памяти, которую можно будет подключать к фабрике памяти, увеличивая надежность и эффективность экзафлопсных систем.[1]
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)