Все выпуски
- 2025 Том 17
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Описание тестирования памяти однокристальных систем на основе ARM
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 607-613Мощность вычислений традиционно находится в фокусе при разработке крупномасштабных вычислительных систем, в большинстве случаев такие проекты остаются плохо оборудованными и не могут эффективно справляться с ориентированными на высокую производительность рабочими нагрузками. Кроме того, стоимость и вопросы энергопотребления для крупномасштабных вычислительных систем всё ещё остаются источником беспокойства. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах в манере, которая обеспечивает массивное распараллеливание и высокую пропускную способность, производительность (относительно существующих крупномасштабных вычислительных проектов). Предоставление большего приоритета производительности и стоимости повышает значимость производительности оперативной памяти и оптимизации проекта до высокой производительности всей системы. Используя несколько эталонных тестов производительности оперативной памяти для оценки различных аспектов производительности RAM и кэш-памяти, мы даем описание производительности четырех различных моделей однокристальной системы на основе ARM, а именно Cortex-A9, Cortex-A7, Cortex-A15 r3p2 и Cortex-A15 r3p3. Затем мы обсуждаем значимость этих результатов для вычислений большого объема и потенциала для ARM- процессоров.
Ключевые слова: ARM-процессор, память, эталонные тесты, вычисления, ориентированные на высокую производительность, вычисления большого объема..
Memory benchmarking characterisation of ARM-based SoCs
Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 3, pp. 607-613Computational intensity is traditionally the focus of large-scale computing system designs, generally leaving such designs ill-equipped to efficiently handle throughput-oriented workloads. In addition, cost and energy consumption considerations for large-scale computing systems in general remain a source of concern. A potential solution involves using low-cost, low-power ARM processors in large arrays in a manner which provides massive parallelisation and high rates of data throughput (relative to existing large-scale computing designs). Giving greater priority to both throughput-rate and cost considerations increases the relevance of primary memory performance and design optimisations to overall system performance. Using several primary memory performance benchmarks to evaluate various aspects of RAM and cache performance, we provide characterisations of the performances of four different models of ARM-based system-on-chip, namely the Cortex-A9, Cortex- A7, Cortex-A15 r3p2 and Cortex-A15 r3p3. We then discuss the relevance of these results to high volume computing and the potential for ARM processors.
-
Особенности управления данными в DIRAC
Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 741-744Целью данной работы является ознакомление с технологиями хранения больших данных и перспективами развития технологий хранения для распределенных вычислений. Приведен анализ популярных технологий хранения и освещаются возможные ограничения использования.
Основными проблемами развития технологий хранения данных являются хранение сверхбольших объемов данных, отсутствие качества в обработке таких данных, масштабируемость, отсутствие быстрого доступа к данным и отсутствие реализации интеллектуального поиска данных.
В работе рассматриваются особенности организации системы управления данными (DMS) программного продукта DIRAC. Приводится описание устройства, функциональности и способов работы с сервисом передачи данных (Data transfer service) для экспериментов физики высоких энергий, которые требуют вычисления задач с широким спектром требований с точки зрения загрузки процессора, доступа к данным или памяти и непостоянной загрузкой использования ресурсов.
Ключевые слова: распределенное хранение данных, Big Data, программное обеспечение, DIRAC, сервис передачи данных, система управления данными.Просмотров за год: 2.The report presents an analysis of Big Data storage solutions in different directions. The purpose of this paper is to introduce the technology of Big Data storage, prospects of storage technologies, for example, the software DIRAC. The DIRAC is a software framework for distributed computing.
The report considers popular storage technologies and lists their limitations. The main problems are the storage of large data, the lack of quality in the processing, scalability, the lack of rapid availability, the lack of implementation of intelligent data retrieval.
Experimental computing tasks demand a wide range of requirements in terms of CPU usage, data access or memory consumption and unstable profile of resource use for a certain period. The DIRAC Data Management System (DMS), together with the DIRAC Storage Management System (SMS) provides the necessary functionality to execute and control all the activities related with data.
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"