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Intel Optane SSD DC P4800

Intel Optane SSD DC P4800

作者: Taofca | 来源:发表于2017-03-27 07:23 被阅读84次

    英特尔“硬盘内存一体化”首款产品正式发布,读写速度超千倍,存储密度扩充十倍

    2017-03-26  工业4俱乐部

    日前,英特尔正式宣布推出旗下Optane闪腾品牌的首款产品——Intel Optane SSD DC P4800X,首发容量是375GB,PCI-E 3.0 x4扩展卡样式,支持NVMe,售价1520美元(约合人民币1万元),折合4美元/GB。Intel承诺,将在第二季度发布U.2样式的375GB容量以及PCIe扩展卡的750GB款式,到了下半年会再推出1.5TB的版本。

    其实从几年前开始,伴随着“硬盘内存一体化”概念的升温,英特尔就已经加强了对于这项技术的摸索。

    在 2015 年第一次对外公布3D XPoint非易失性存储技术时,英特尔声称,它结合了DRAM内存的高速度与NAND闪存的可靠性两大优势,将比NAND闪速快1000倍,存储密度是DRAM的10倍,寿命更是比NAND闪存高出1000倍。

    在早期产品都还没有发布的时候,这一切描述显得有些夸张,但如今随着产品的推出,也都证明英特尔口口声声的“高性能”并非虚言。

    有意思的是,此次发布的P4800X固态硬盘的初始规格早在2月份的时候就被泄露了出来。总结下来就是该产品是定位于企业数据库,适用于具有高读/写需求且要求低延时的应用。

    尽管2400MB/s的读取和2000MB/s的写入成绩在某些好的NAND闪存面前有些逊色,但P4800X最大的特点就是可以维持较高I/O负载的能力。

    通常情况下,SSD制造商会引用的一个技术指标就是——每秒进行读写操作的次数,但需要注意的是这些图形生成队列的深度通常为32。也就是说,驱动器总是保持32个未完成的操作以应对所收到大量的读/写请求(取决于测量什么),利用这些深层队列,NAND闪存SSD可以实现3-400000 IOPS。

    P4800X的读写速率分别可以达到550000 IOPS和500000 IOPS。英特尔特别强调,即使在低队列深度,比如在16时,也能实现这一速率。他们还称,队列深度大约为8时是现在可以保证该速率的最低深度。

    此外,英特尔还表示,即使在高负载下,每个I/O操作的延迟率仍然很低。当队列深度为1时, 99.999%的操作的读或写延迟分别低于60或100微秒,当队列深度为16时,延时增长到150或200微秒。在类似负载下,英特尔的P3700 NAND SSD只能保证 99%的操作延迟低于约2800微秒。

    同样,在持续写入的负载下,P4800X的读取延迟仍可以保持在较低水平。而相同情况下,P3700 NAND的读取延迟将随着写入带宽的增加而不断增加。

    这一性能使Optane驱动器非常适用于像缓存这样的应用方向。

    但是,英特尔的目标却远不止于此。3D XPoint是字节可寻址的,也就是说,每个单独的字节都可以被重写,这也使得它与NAND闪存不同。NAND通常被分配到大小为512、2048或4096字节的页面。

    然后,这些页面被排列成区域,每一区域通常为16、128、256或512千字节。读取和写入操作以页面粒度进行,但每个页面只能写入一次。如果想再次写入,它必须首先被擦除,并且擦除不是以页面粒度而是以区域粒度进行。而使用3D XPoint时,读取和写入可以在单个字节上进行。

    与闪存反复擦除会产生物理磨损不同,3D XPoint的写入是无损的,这使得其与同等密度的NAND相比具有更长的寿命。英特尔称,Optane固态硬盘每天可以写入30次,与之相比,传统的产品通常只能写入0.5-10次。

    低延迟和寿命长的特点使得Optane非常适合缓存和数据库服务器等方面的应用。而且,英特尔利用这两个属性开发出了一种叫做“内存驱动技术”的功能,这意味着P4800X不仅可以被用作普通的固态硬盘,它还可以搭配适当的芯片组和处理器来起到RAM的作用。

    这也使得Optane在延迟和带宽都比DRAM差的情况下,依然可以凭借高密度和低价格取得一定的市场。

    实际上,内存驱动技术是将常规的DRAM与SSD结合在一起,用以存储易丢失的临时信息。当然,这会比使用同等规格的DRAM稍慢一些,但是其成本明显是更低,并在功耗方面也表现的不错。

    除此以外,这种技术最大的好处是大大增加了服务器中物理内存的数量:2插槽的Xeon系统只能容纳3TB的RAM,却可以有24TB的Optane,4插槽的系统支持12TB的RAM,但对于Optane来讲却是48TB,这种转变也是市场对于高容量内存巨大需求推动的结果。

    内容转载自公众号

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