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行业观点:解决数据通信存储器的痼疾

上网日期: 2013年12月10日 ?? 作者: Kristin Lewotsky ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:数据通信存储器? 太比特计算? 功耗? 算法存储器?

太比特计算对传统存储器构成挑战

据不完全估计,世界上90%的数据是最近两年产生的。用户轻松地谈论着云,但事实上所有这些比特和字节都必须存储在某个地方,一般是数据中心,然后在那里完成数据的管理、监视和访问。

因此也形成了一些令人吃惊的市场数据。据Gartner估计,数据通信基础设施市场达100亿美元,其复合年带宽增长率有望达到40%。其中包括路由器、以太网设备、存储区域网络基础设施、移动基础设施等在内的SoC存储器市场在2.5亿美元或更高。

随着太比特计算时代的日趋临近,挑战只会愈加复杂。最近我们就功耗、性能、寻找更智能的存储器以及速度之争等方面采访了Memoir Systems公司首席执行官兼联合创始人Sundar Iyer和产品管理总监Shadab Nazar。

功耗、面积、性能成为存储器弱点

太比特计算时代即将到来,而当前存储器性能难以满足其巨大的数据处理及带宽要求,这无疑会给当前存储带来挑战。Sundar Iyer表示,有三件事件使得太比特计算真的非常困难,而存储器在其中又扮演着重要的角色。首先是每年以30%速度增长的网络带宽。但从SoC看来,我们发现一代产品内的汇聚要求以700%到800%速度在增长——芯片所处理的汇聚带宽从480Gbps增加到了3.22Tbps。这种增长幅度远远超过了存储器性能的提高。与此同时,今天的存储器真正开始主导SoC领域。我们经常提到200Mb到800Mb的片上存储器,它要占到芯片总面积的50%至70%。最后但同样重要的是老生常谈的功耗问题。平均功耗达80W以上的芯片如今已很常见。

从功耗预算的角度看,只是使用触发器的强势方法从一开始就不是很有前途的方法。触发器消耗的功率几乎达到存储器本身的10倍。求助于存储器专业设计公司定制存储器不失为一种可行的方法,但需要花两年的时间才能完成,而且定制存储器的面积和功耗可能比你能够负担的大400%至500%。

(电子工程专辑)
图1:从事太比特数据通信SoC开发的嵌入式设计师面临着提供足够存储器性能同时又要最大限度地减小芯片面积和功耗的挑战。

当前解决方案并不理想

面对性能挑战,当前的存储器解决方案似乎都难以应付。Iyer指出,从功耗预算的角度看,只是使用触发器的强势方法从一开始就不是很有前途的方法。触发器消耗的功率几乎达到存储器本身的10倍。求助于存储器专业设计公司定制存储器不失为一种可行的方法,但需要花几年的时间才能完成设计制造、测试和认证,而且定制存储器的面积和功耗可能比你能够负担的大400%至500%。

采用触发器的解决方案功耗问题明显,而非确定性存储器也会有通道阻塞及高时延的问题。Sundar Iyer表示,如果你要每个时钟周期完成6次存储器访问,也许你只需保持6个不同的存储器宏,并盼望下面6次访问都完美到去往6个不同的存储器块。问题是当两个同时发起的存储器访问去往相同的宏时会发生阻塞。因此这种遍地开花式的方法并不能保证性能。更糟糕的是,这种方法不能给你低时延。如果你看看数据中心和云端的新应用,比如谷歌搜索和脸书登录,你就会发现每种应用都有特别严格的数据时延要求:不到50μs,甚至小于20μs。

“从现在的面积、功耗和性能要求来看,即使算法存储器解决方案也还需要进一步提升。很明显我们需要不同的技术”Iyer说。

模式化存储器合理工作降低能耗

当前解决方案难以满足需求正是Memoir Systems开发具有模式化的存储器的原因。Nazar阐述了它的工作原理。

他指出,许多应用对嵌入式存储器的访问都有特定的模式。它们不需要来自存储器子系统的随机访问行为,或者说它们只需要存储器端口子集上的随机访问行为。用户的FIFO应用或功能中端口访问总是以顺序的方式。数据包缓冲器需要以随机方式从任意位置读取数据。然而,在要写数据时,它们不需要任何特定的地址。它们所需要的是能够向特定位置写数据包,然后在需要时再从那个位置读取数据包。

用户都有策略、网络流和状态管理应用。这些应用要做读-改-写操作,在这个过程中应用要读取写在存储器中的值、增加许多比特然后再写回去。一般来说,读是随机性访问,而写不是。最后是计数存储器,这是读-改-写操作的一种特殊情况,此时回写是给存储器做加法。由此可以得出结论,如果专门为这些功能或应用设计存储器,我们能同时做到存储器性能提升和产品优化。

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图2:数据通信SoC一般以以下四种方式之一访问存储器:统计计数(左上),多端口FIFO(右上),数据包缓冲器(左下),或策略/网络流/状态更新(右下)。

Nazar表示,2010年发表的一份斯坦福分析报告表明,美国生产的总能量的2%被用在运行数据中心上。我们得出了两则重要发现,具有模式化的存储器可以利用这两则发现来降低功耗。

首先,网络处于轻载状态,并不拥挤。这意味着,如果数据包可以根据输入模式智能分配于存储器中,那么当网络不拥挤时需要消耗的存储器宏不到30%。也即意味着剩余70%的存储器宏可以进入非常低功耗的休眠状态,达到节能的效果。另外一个发现是,即使所有存储器宏都在峰值使用期间存储数据包,每个周期也只有一部分(比方说20%)被激活用于读写存储器,这意味着根据输入模式,大约80%的存储器宏可以进入低功耗的睡眠状态,需要时在几个周期内就能被唤醒。

据Nazar估计,在数据通信SoC上使用这些技术可以使现代数据中心的网络设备节省5%的能量消耗。以具有50,000个服务器的数据中心为例,在5年时间内节省的能量可达250万美元。

本文来自《电子工程专辑》2013年12月刊,版权所有,谢绝转载。







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