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解剖英特爾傲騰 打通快慢設備的新內存架構

簡而言之,Optane具有堪比內存(DRAM)的性能,而容量向NAND靠攏。
  英特爾(Intel)的傲騰(Optane)內存已經上市一段時間,分別推出了Optane SSD搶攻企業(yè)市場和Optane Memory主打消費市場,據悉針對高端個人市場的Optane SSD也即將上市。就在傲騰開始跟著供應鏈出貨之時,英特爾針對這項技術再做出了解釋,首先聲明它并不是閃存,而是比主流NAND還要有前景的新內存技術。
 
Optane技術原理
 
  2015年英特爾發(fā)布了3D XPoint技術,今年初該技術被定名為Optane;美光則將其命名為QuantX。3月28日正式發(fā)布中文名為“傲騰”。
 
  從技術原理角度來看,3D XPoint或者說Optane與NAND/NOR等Flash完全不同,而更接近于內存,延遲、耐擦寫性、介質速度等幾個關鍵指標也優(yōu)于NAND幾個數量級。簡而言之,Optane具有堪比內存(DRAM)的性能,而容量向NAND靠攏。
 
  當然,與3D XPoint具有類似特性的技術并不在少數,它們被統稱為NVRAM,但是無論是FeRAM(鐵電)、MRAM(磁阻)、PRAM(相變)還是Millipede Memory(千足蟲)、NanoRAM(碳納米管),距離產品化乃至商品化都還有相當的距離,而Optane已經華麗登場 。

  不過,在正式普及Optane之前,英特爾要面臨的挑戰(zhàn)并不少,自身的產能爬坡和市場的接受度都是不小的問題。好在相比其他NVM或NVRAM的競爭者,根植PC市場四十余年的 英特爾 ,有著巨大的平臺及生態(tài)優(yōu)勢,Optane Memory就是一款革命性產品。
 
解決傳統硬盤速度瓶頸
 
  硬盤的存取速度一直是計算產業(yè)的挑戰(zhàn)。盡管發(fā)展已逾數十年,但馮·諾依曼1946年提出的計算機體系架構,仍是現在乃至可見的未來,計算機所遵循的基本架構體系:存儲和計算。CPU是大家所熟悉的計算核心,但是并非馮·諾依曼體系中的計算核心,按照大學計算機原理課老師所說,CPU非常笨,它只會做“1+1”這一件事,而且只會從A、B寄存器取數、結果放到C寄存器,馮·諾依曼體系中的計算是指ALU(數邏運算單元)而存儲是寄存器。當然,這是最狹義的馮·諾依曼體系理解,不過也從側面說出了計算和存儲相依相存的特殊關系。

 
計算和存儲的關系相依相存(來源:英特爾)
 
  速度快當然是王道,但是非常遺憾,半導體技術發(fā)展到今天,仍然不能解決容量和性能的根本矛盾,考慮到成本和實現因素,最終的產品都是性能向成本的妥協。對于計算機來說,高速和低俗設備之間,對獲取數據方面的摩擦一直沒有停止過,解決這種數據沖突的方式也在革新。
 
  以速度最快的ALU為例,與之進行數據交換的寄存器有著相同速度的寄存器,除去在相鄰周期里循環(huán)存取的時間周期不算,兩者實際上是同頻同步工作的。寄存器有著動輒數GHz的運行速度,只能集成在離ALU最近的地方,但代價是成本高昂、容量以字節(jié)為單位精打細算,這就是為什么如AVX 2.0中的256位指令/數據寄存器,英特爾更壕一些,直接放入256位長,而AMD摳門些,旗艦的Ryzen 7 1800X只有128位寄存器,256位數據需要兩個周期讀入和寫出,性能折損極大。
 
  當然,處理器廠商們早已注意到這個問題,早在數年前就大肆引入Cache結構作為從寄存器到內存的梯級緩沖,用數量和逐漸提高的速度解決計算單元從內存獲取數據的性能落差。L1、L2、L3 Cache容量通常為數十KB、數百KB和數MB,對應容量提升一個級別,速度也降低一個級別,以匹配慢速的GB級別內存。為了保證速度,Cache通常會采用SRAM(靜態(tài)內存)制作,而內存雖然用了DRAM速度低了不少,但當年正是DRAM的出現,讓配有64KB內存的PC有機會誕生,要知道同容量的SRAM當時價格超過2500美元,而第一臺PC的不過1999美元。
 
類似的情況也出現在“存儲”設備上,雖然以硬盤(HDD)為代表的存儲設備已經是外設“矬子里面的將軍”,但是它和PC系統之間的性能落差仍然很大,其性能包括了帶寬和響應延遲等兩個維度的速度。于是另一種緩存,Buffer出現了。別看中文都是“緩存”,但是在計算機詞匯中,Cache和Buffer是兩個不同世界的速度,相比多采用SRAM的Cache,Buffer多使用廉價的DRAM以緩解I/O接口兩側的速度不匹配,最常見的情形是Buffer容量作為HDD的重要參數標識產品檔次。無論是哪種緩沖,都能在響應時間和帶寬上同時匹配兩端性能,兩端都認為對方遷就了自己的性能水準,而沒有察覺到緩沖的加入,此現象就叫透明。
 
容量與性能的分歧
 
  經過多級緩沖,DRAM的速度已經遠遠落后于CPU,但即便如此,它仍遠遠高于主流的存儲設備。更具體點說,單通道DDR4-2400內存帶寬已近20GB/s、延遲為30ns左右,而容量已突破10TB的HDD,對應的性能水準只略微增長到150MB/s~200MB/s帶寬,延遲則停留在3~4ms(接口)+7~8ms(平均尋道)的10年前水平,明顯不能滿足當下電腦系統的需求。于是這才有了近幾年最有效的升級已經從增加內存變?yōu)榱烁鼡QHDD為SSD。SSD綜合性能較HDD已經有了質的飛躍,主流產品接口帶寬突破1GB/s水平、延遲下降到μs量級,但與之伴隨的就是10倍的價格差異。
 
  無論是容量還是性能,對使用體驗的影響都是顯而易見的。在預算有限的前提下,考慮到時間可以換取性能而容量不行,更多數消費者都傾向于容量更大而非性能更高,這也就是為何仍有超過85%的臺式電腦選擇HDD作為唯一存儲設備的原因。但凡預算寬裕一些,或者性能的需求稍占上風,雙硬盤就成為更為理想的搭配?,F實是很殘酷的,艱難的預算增加,并不能帶來如一的性能體驗,頻繁使用的數據固然可以手動放置到SSD中,但是相對較小的容量被占滿后,越是大量的數據,越會深刻體會到“慢”的熬人,小容量SSD對此無能為力。
 
  而Optane的問世,看似能夠解決電腦與HDD性能落差、解決SSD與HDD容量落差這些根本性的問題。
 
不用NAND做介質的Optane SSD
 
  雖然都叫做固態(tài)硬盤“SSD”,但是Optane SSD已經不再使用NAND做存儲介質。無論是響應速度、IOPS還是吞吐速度,已經上市的DC P4800X都遠超DC P3600/P3700系列,只是目前僅有采用PCI-E插卡形態(tài)的375GB這一款。
 
  關于這款產品的性能表現,還有待獲得樣品后測試驗證。而它所帶來的計算機架構巨大變革,首先從服務器領域開始。除了常規(guī)的存儲模式(馮·諾依曼架構中的Storge),Optane SSD還支持異常高大上的Memory Pool(內存池)模式。同時其讀寫和響應速度遠超過當前主流的SSD,能輕易幫助內存容量突破TB,不僅分分鐘解決服務器上內存容量不足的問題,而且從性能上比原有8通道DRAM更高。從中期來看,Optane的非易失性,還會在使用模式上挑戰(zhàn)DRAM,待到Optane DIMM到來,斷電后內存數據都不會丟失,于今天是完全不可實現卻極度渴求的特性。
 
  目前,通過英特爾Memory Drive Technology就能將Optane SSD映射為內存池,只是目前公布出來的只支持Xeon(至強)平臺。面向高端個人市場的Optane SSD 900P不久就將面世,界面都是PCI-E 3.0 x4,插卡、M.2和U.2并發(fā),是否支持內存池模式暫時不明。
 
作為緩存解決設備通信問題
 
  和存儲、內存模式完全不同,Optane Memory實質是一種緩存,與廣泛分布在計算機中的Cache、Buffer的使用模式類似,即邏輯架構上類似,而其不同主要集中在電氣層面。緩存存在的目的在于解決快慢兩個設備間的通訊問題,否則快速設備會被迫與慢速設備同速運行,影響整體性能。和執(zhí)行單流的Cache/Buffer相比,Optane Memory的緩沖任務復雜得多,系統寫向存儲(HDD、SSD等)的流并行性非常高,同時還具有非順序地址、非并發(fā)等特點,因此一直以來,只能通過OS和存儲設備直接對話完成,這也是PC換用SSD能帶來如此大性能提升的原因。
 
  早在2005年,英特爾就推出了基于其NAND技術的TurboMemory(迅盤),彼時調用的正是Windows Vista中的Superfetch特性實現了對硬盤的緩沖,微軟稱之為ReadyDrive。如今,十幾年過去了,操作系統層面早已變得更為平滑,而TurboMemory卻早已因為SSD的流行和自身的問題而湮沒。
 
  Optane Memory明顯汲取了教訓,其市場定位放低至SSD遠未普及的臺式電腦市場,僅配備1顆HDD機械硬盤的臺式機仍占市場85%以上份額。從容量方面來說,無論是44美元的16GB還是77美元的32GB版本,都難以作為Win8/10的系統盤使用,勢必與HDD組合使用。
 
  在導入3D Xpoint技術后,Optane Memory的讀寫壽命不再是問題,100GB的數據寫入量已折合3~6全盤寫。介質和PCI-E 3.0接口的響應速度更快,本身速度也更高,再加上新版本的RST(Rapid Storage Technology,快速存儲技術)的改進,僅使用16GB版本Optane Memory就能帶來如系統啟動時間、常用軟件安裝時間等主流應用30%~50%的時間縮短,無論是訪問延時還是吞吐速度,其表現以接近PCI-E通道的高端SSD而高于SATA通道產品。
 
 
 
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