«Сопроцессоры данных» станут ядром систем обработки больших объемов данных
Применение специализированных «сопроцессоров данных» (DPU) приобретает популярность в системах обработки «больших данных», однако требуется универсальная технология их применения, рассказали 1 августа эксперты портала ServerNews.
Рассматривая существующие решения в области ускорителей обработки больших объемов данных, эксперты отмечают, что разработчики используют различные архитектуры и программные реализации систем с «сопроцессорами данных».
Так, компания Pliops предлагает решение по ускорению обмена данными с хранилищами большого объема, построенными на основе «быстрых» жестких дисков SSD, а компания Amazon разработала собственный ускоритель DPU для реализации своих облачных сервисов, и предлагает его модификации под различные задачи потребителей, говорится в статье на ServerNews.
Собственные решения также предлагают на рынке компании Diamanti, Fungible и Pensando. Каждое из предлагаемых решений имеет свои достоинства и недостатки, сообщают эксперты.
Ввиду наличия разнообразных предложений, не совместимых между собой, на данном этапе потребители при выборе решения сталкиваются с неизбежными рисками, связанными с эксплуатацией и обновлением своих систем в будущем. Поэтому для успешного развития технологии DPU потребуется единый стандарт реализации подобных систем, уверены эксперты.
Напомним, развитие графических технологий и визуализации ранее привело к появлению специализированных «графических сопроцессоров» (GPU), которые позволили значительно повысить качество и скорость обработки изображений и графики на компьютерах. На сегодняшний день без использования GPU не обходится ни один настольный компьютер.
Подобно GPU, чипы DPU призваны «разгрузить» центральный процессор сервера от выполнения большинства операций ввода-вывода и обработки данных. Развитие облачных сервисов и хранилищ данных привело к гигантскому росту объемов данных, поэтому для быстрого доступа к нужной информации центральному процессору приходится тратить значительные временные ресурсы. Использование DPU позволяет решать такие задачи в десятки раз быстрее.
