New-Tech Magazine | Feb 2017 | Digital Edition

כבסיס למדידה ההשוואתית שלה. בחני שיעור הודעות סופרים את מספר ההודעות שנשלחות ממקור ליעד. כדי לספור במדויק את מספר ההודעות, חייב המעבד לתשאל ) את הזיכרון שלו כל הזמן כדי לבדוק poll ( הודעות. כתוצאה מכך, המעבד נראה עסוק מהזמן, אפילו אם בפועל לא מתבצעת 100% שליחת הודעות. אי לכך, בדיקה זו בבירור אינה מתאימה למדידת נצילות המעבד. יתר על כן, בדיקת אינטל שונתה כדי ליצור הודעות גדולות, בניגוד לבוחן שיעור הודעות טיפוסי אשר מייצר הודעות קטנות מאוד. אילו הייתה אינטל משתמשת באותו בוחן שיעור העברת הודעות כדי למדוד נצילות , בדומה לבוחן שעשתה OmniPath מעבד מעל מעל אינפיניבנד, הייתה אינטל צריכה לקבל 65% לעומת OmniPath גם מעל 100% עליהם דיווחה. הפער נעוץ בעובדה שבבדיקת אינטל לא , OmniPath ארכיטקטורת ה- ), אלא Polling השתמשה בשיטת התשאול ( ,) Interrupt בשיטות אחרות, כמו פסיקה ( שמביאות לנצילות מעבד נמוכה יותר. השורה התחתונה היא שאין ביכולתה של טכנולוגיה המבוססת על העמסה על המעבד ) לצרוך פחות מחזורי מעבד עבור onload ( פעולות רשת מאשר מקבילתה, טכנולוגית ). מוסכם offload התרת העומסים בחומרה ( OmniPath על כולם כי ארכיטקטורת ה- מנצילות המעבד (למעשה, 60%- צורכת כ נצילות), וכן ידוע כי 65% באינטל מדווחים על אחד היתרונות העיקריים של ארכיטקטורת האינפיניבנד הוא נצילות המעבד המאוד הנמוכה שלה. כל עוד אמות המידה זהות, המספרים מוכיחים שעבודה עם אינפיניבנד מניבה תוצאות טובות יותר. היתרון של שימוש בטכנולוגיית התרת העומסים בחומרה ובנצילות המעבד הנמוכה שלה, טמון ביכולת להקדיש יותר מחזורי מעבד לעבודת יישומים. תמיכה במספר רב יותר של משימות ברגע נתון, מאפשרת ליישומים לעבוד ביעילות ובמהירות גבוהות יותר. כמובן, ישנם גורמים נוספים המעורבים ביצירת מערכת יעילה ועתירת ביצועים, כולל מנועי האצה מבוססי חומרה, כגון מנועי MPI Tag צבירת והפחתת נתונים, מנועי , ועוד. כל אלה נכללים בפתרונות Matching האינפיניבנד האחרונים בשוק. ארכיטקטורת האינפיניבנד עושה שימוש במנועי התרת עומסים בחומרה, המסייעים להפחית את נצילות המעבד ולהאיץ ניתוח נתונים. כתוצאה מכך, ביצועי היישומים

« « , המגדירה את השוואת 2016 , אוקטובר OmniPath מצגת אינטל על .3 איור Offloading vs. Onloading: The Case of CPU" נצילות המעבד במאמר FUD- ", כ Utilization , מצהירה כי טענות 2016 של אינטל, אוקטובר OmniPath מצגת .4 איור ) הן בגדר Quantum Espresso( העבר לגבי ביצועיו הנמוכים של היישום הפצת מידע שגוי

גבוהים יותר, כמו גם ההחזר הכולל על השקעה. לדור החדש של טכנולוגיית האינפיניבנד התווספה תמיכה במחשוב ) In - Network Computing ( פנים-רשתי ;) In - Network Memory ובזיכרון פנים-רשתי ( יכולות אלה מאפשרות לרשת לספק מחשוב וזיכרון לכל מקום ברחביה בו מופצים נתונים, והן חיוניות למעבר של מרכז הנתונים מארכיטקטורה ממוקדת מעבד לארכיטקטורה ממוקדת נתונים. בעזרתן, מרכז הנתונים יכול להתגבר על צווארי בקבוק של השהייה, וכן לנתח כמויות גדולות יותר של נתונים בזמן אמת.

מלאנוקס וארגונים אחרים פרסמו מספר מקרי בוחן בעבר, ואלו הראו יתרון ברור The Ultimate לשימוש באינפיניבנד. למשל, " Debate - Interconnect Offloading Versus Designing ) ו" HPCWire ( " Onloading Machines Around Problems : The Co - Doug " מאת Design Push to Exascale באוקטובר OpenFOAM . בכנס Eadline , משתמש שביצע בדיקות על מערכת 2016 , הציג בעיות ביצועים OmniPath מבוססת . הסוגיות onload הקשורות בטכנולוגיית ה- המדווחות התמקדו בחוסר היכולת להשתמש בכל ליבות המעבד ביעילות, ובביצועי

New-Tech Magazine l 28