28 / 108
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