加快数据传输并将CPU及DDR总线的使用效率推到极致是一个好的数据中心架构的评估标准。日前,PMC将其NVRAM技术与高速网卡公司Mellanox联合,共同展示了NVMeoverRDMA 以及P2P的高速传输实例,有效将CPU以及DDR总线资源解放出来,并显著地提升了数据传输速度。此次联合演示包含两部分,首先展示了如何将NVMe和RDMA组合起来,在远端大规模提供低延迟、高性能、基于块的NVM访问。第二部分的演示则将Mellanox的RDMA对端发起操作与PMC的Flashtec NVRAM加速卡集成在一起,将内存映射的I/O(MMIO)作为一个RDMA目标,以实现远端大规模的持久性内存访问。下面将逐一作详细介绍:
NVM Express over RDMA
NVMe over RDMA (NoR) 展示出将NVMe协议延展到RDMA之上的潜在可能。该项演示中共采用了两台电脑,一台作为客户端,另一台则作为服务器——其中配备Mellanox ConnectX-3 Pro NIC,且通过RoCEv2相连。演示中所采用的NVMe设备即为性能极高而延迟极低的PMC Flashtec™ NVRAM 加速卡。下图为该演示的框图。

此演示显示出,利用RDMA来传送NVMe命令及数据结果带来了微乎其微的额外延迟,且不影响吞吐量。
对比本地NVMe设备与远端NVMe设备的平均延迟,如下表所示,NoR方案中延迟增加低于10微妙。

而另外这组数据则对比了本地NVMe设备与远端NVMe设备吞吐量的测试结果。从下表中可以看出,NoR方案中吞吐量并无减少。

RDMA与PCIe设备之间的点到点传输
此项演示中,通过在标准 RDMA之上增加服务器CPU和DRAM的分流,采用对端发起的方式来将远端客户端与一台服务器的NVRAM/NVMe设备直连。我们将Mellanox提供的RoCEv2-capable ConnectX-3 Pro RDMA NIC与PMC的Flashtec NVRAM加速卡组合在一起,实现NIC和NVRAM之间的对端发起操作。对端发起操作可以实现远端客户对NVRAM加速卡的直接访问,相比传统的RDMA流程,可降低延迟,且有效地释放CPU和DRAM资源。

同样,该演示采用的两台电脑,一台作为客户端,另一台则作为服务器。利用服务器中的PCIe交换设备可以将对端发起操作的性能大大提升。
对比采用传统RDMA和对端发起的RDMA时服务器上可用的后台DRAM带宽,用perftest得出的数据如下:

下表则对采用传统RDMA和对端发起的RDMA时的平均延迟作出了比较,结果得自于 RDMA mode of fio:

RDMA以及NVMe两项技术均处于蓬勃上升的阶段,RDMA能提供远距离、大规模的低延迟及高效率的数据移动,而NVMe则能提供对SSD的低延迟访问。将两项技术相结合能实现非凡的性能。
供货情况
NVRAM对端发起的解决方案包含有Mellanox提供的任意RDMA兼容的HCA以及PMC的FlashtecNVRAM加速卡。与之相辅的还有操作系统的驱动代码(现在Linux上得到支持)以及Mellanox和PMC提供的相关软件。所有实现该项技术所需的代码均可见于www.pmcs.com/lit。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。