Nuevos algoritmos para mejorar el rendimiento de la memoria 3D Xpoint
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La tecnología 3D Xpoint empleada en las memorias Optane para centros de datos han aportado nuevas posibilidades y un aumento de velocidad para las cargas de trabajo más exigentes. Su desarrollo sigue en marcha, y ahora un equipo de investigadores ha publicado un nuevo algoritmo que promete optimizar las transacciones de información en estos chips.
Desde que salieron las primeras versiones de memoria 3D Xpoint sus fabricantes (Intel y Micron) han evolucionado mucho su tecnología, mejorando el rendimiento y habilitando nuevas posibilidades para las infraestructuras de computación de alto rendimiento, tanto para usos empresariales como para la industria de centros de datos. Las principales ventajas de esta memoria son un rendimiento superior al de la memoria 3D NAND y la posibilidad de utilizarla como sustituto o refuerzo de la memoria DRAM, que tiene limitaciones de capacidad en las plataformas informáticas actuales.
La memoria Optane DC (Direct Connect) se puede encontrar en diferentes formatos y las últimas versiones se consideran como una opción sólida para las plataformas de alto rendimiento. Aunque la industria continúa buscando formas de mejorar el rendimiento de esta tecnología, y ahora un equipo de investigadores de la Universidad Lehigh y de la firma Oracle Corp. han presentado un nuevo avance que podría incrementar el rendimiento de esta memoria persistente.
Sus desarrolladores han mantenido el enfoque original al que se destina esta memoria, que al ser de tipo persistente permite mantener la integridad de los datos cuando se produce un corte de electricidad, reduciendo el consumo de energía y garantizando niveles de rendimiento superiores a la memoria NAND en el almacenamiento. Como explican en su artículo, han desarrollado un nuevo sistema de emulación para comparar el rendimiento y la durabilidad de la memoria DRAM y la memoria Optane.
Gracias a este método de análisis han podido comprender que existe una gran diferencia de rendimiento entre ambos tipos de memoria, pero esto depende de cada aplicación y sistema en el que se usan estas memorias. Aprovechando esta información, ha podido desarrollar un algoritmo de memoria transaccional persistente que promete incrementar en hasta 6 veces el rendimiento en determinados subprocesos (16 en total).
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