저렴한 비용으로 메모리 용량 확장 가능
데이터 집약적 워크로드의 복잡성과 규모가 계속 증가함에 따라 데이터 센터, 클라우드 서비스 및 HPC 제공업체 내에서 컴퓨팅 리소스를 위한 메모리를 쉽고 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다.
메모리 풀링 &
확장 고려 사항
처리 능력을 추가할 필요 없이 메모리 용량을 늘리고 지연 시간을 줄이는 것은 판도를 바꾸는 일입니다. 메모리 스케일링을 사용하여 대규모 데이터 세트의 실시간 처리를 간소화하고 복잡한 알고리즘 및 고급 분석 실행을 가속화하십시오.
인공지능(AI), 머신러닝(ML), 이미지 처리, 인메모리 데이터베이스, 실시간 분석과 같은 최신 애플리케이션이 그 어느 때보다 더 많은 메모리를 소비함에 따라, 저지연, 고대역폭 메모리에 대한 수요는 더욱 증폭되었습니다.
수십 년 동안 컴퓨터 시스템은 병렬 버스를 통해 호스트 마더보드 및 중앙 처리 장치(CPU)에 직접 연결된 등록형 듀얼 인라인 메모리 모듈(RDIMM)을 사용해 왔습니다. 모듈 수를 늘리려면 CPU에 메모리 컨트롤러와 핀을 추가해야 했습니다.
이러한 시스템 한계를 해결하기 위해 Compute Express Link® (CXL)은 기존 PCI Express® (PCIe) 인프라를 기반으로 메모리를 확장하고 풀링하는 고대역폭, 저지연 CPU-장치 상호 연결 표준입니다.
PCIe 물리적 및 전기적 인터페이스를 활용하고 추가 전송 프로토콜을 추가함으로써 CXL은 용량을 확장하고 에너지 효율성을 개선하며 상당한 비용 절감을 가져옵니다.
메모리 풀링 및 메모리 확장 전문 기술
밀리초가 중요한 산업에서 고용량, 고성능 확장형 메모리 솔루션에 대한 수요가 그 어느 때보다 커졌습니다.
현재 시스템 아키텍처에서 메모리를 확장하기 위한 보다 경제적인 선택인 CXL은 AI 및 ML과 같은 새로운 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있는 호스트 가속기 간의 고속 및 저지연 통신을 위한 업계 표준의 개방형 프로토콜입니다.
CXL은 경제적인 메모리 확장, 유연한 확장, 향상된 성능은 물론 프로세서에서 메모리 리소스를 분리할 수 있는 혁신적인 솔루션으로 떠올랐습니다.이 기술은 기존의 메모리 제약을 제거하여 전례 없는 효율성으로 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
CXL 메모리 확장
이 접근 방식을 사용하면 전체 시스템을 교체하거나 업그레이드할 필요 없이 필요에 따라 메모리 장치를 추가하거나 제거할 수 있는 보다 유연하고 확장 가능한 메모리 아키텍처가 가능합니다.
CXL 메모리 풀링
효율적인 메모리 할당을 위해 메모리 풀링을 활성화하도록 전환합니다.장치를 다중 논리 장치 (MLD) 로 분할하여 최대 16개의 호스트가 동시에 메모리의 다른 부분에 액세스할 수 있도록 합니다.
총 소유 비용 절감
단 8개의 64GB DDR5 RDIMM과 추가 8개의 64GB DDR5 RDIMM을 지원하는 8-DIMM CXL 애드인 카드(AIC)를 활용하여, 8개의 128GB DDR5 RDIMM에 준하는 메모리 용량을 확보하고 비용을 25% 절감하는 놀라운 성과를 거두세요.
혜택을 받는 애플리케이션
대용량 메모리 컴퓨팅 파워
CXL은 지연 시간이 짧은 고속 메모리 액세스를 제공하여 메모리를 많이 사용하는 워크로드의 응답 시간을 개선합니다.CXL 메모리 확장을 통해 더 낮은 비용으로 더 많은 용량을 사용할 수 있습니다.
방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집 및 처리하여 계산 분석 및 시뮬레이션 처리를 가속화하여 처리 시간을 단축합니다.CXL의 이점을 활용할 수 있는 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 인메모리 데이터베이스: 실시간/빠른 처리를 위해 전체 데이터 세트를 메모리에 보관
- 빅 데이터 분석, AI 및 딥 러닝: 대규모 데이터 세트를 활용하여 신속한 쿼리 및 모델 교육을 가능하게 합니다.
- 재무 모델링: 빈도가 높은 거래를 위해 실시간으로 처리되는 시장 데이터의 복잡한 위험 분석
- HPC (고성능 컴퓨팅): 기후 모델링, 유전체학 연구, 유체 역학, 입자 물리학
25세 이상
수년간의 경험
99,000 이상
배포 및 관리되는 GPU
40억 이상
GPU 런타임 시간
메모리 풀링은 여러 시스템의 메모리 용량을 필요한 곳에 동적으로 할당할 수 있는 고정 크기 블록으로 결합하는 프로세스입니다.CXL과 같은 기술을 사용하는 메모리 풀링을 사용하면 이 공유 메모리 풀에 대한 액세스 지연 시간이 짧아져 워크로드 전반의 활용도와 성능이 향상됩니다.
메모리 확장은 단일 시스템에 용량을 추가하는 반면, 메모리 풀링을 통해 여러 시스템이 중앙 집중식 메모리 풀을 공유하여 리소스 활용도를 높일 수 있습니다.
AI 모델 학습, 대규모 시뮬레이션 및 데이터 집약적 분석은 특히 CXL 기반 메모리 풀링과 함께 사용할 때 확장된 GPU 메모리에서 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
CXL 풀링은 메모리 병목 현상을 줄이고 공유 메모리에 대한 액세스 지연 시간을 줄임으로써 AI, HPC 및 분석 워크로드의 데이터 처리 속도를 높입니다.
예. CXL은 PCIe 기반 서버와의 호환성을 고려하여 설계되었으므로 값비싼 하드웨어를 대대적으로 점검하지 않고도 메모리를 확장하고 풀링할 수 있습니다.
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