16、快速远程持久内存访问的挑战与解决方案

快速远程持久内存访问的挑战与解决方案

在现代数据中心的发展进程中,非易失性主内存双列直插式内存模块(NVMM)的出现带来了新的变革。它打破了长期以来限制高性能网络系统性能的存储延迟壁垒,使得数据持久化所需的时间比数据中心网络往返时间更短,这一变化促使我们重新思考高性能网络系统的设计。

1. 引言

NVMM 如英特尔的 Optane DC 持久内存模块,具有亚微秒级的低延迟,这使得数据持久化的时间大幅缩短,逆转了以往持久化存储延迟高的趋势。过去,持久化存储介质(如最快的固态硬盘)的延迟高达约 10 微秒,为了在接近网络延迟的情况下运行,系统往往避免在请求的关键路径上同步数据到稳定存储,甚至牺牲一致性保证。如今,许多行业中的网络系统,如键值存储、数据库和对象存储等,都开始支持 NVMM。

研究人员也在预期 NVMM 的普及,重新设计了分布式系统,包括分布式事务处理系统、键值存储、网络栈、分布式文件系统和分离式持久内存等。然而,NVMM 具有与 DRAM 不同的基本特性,这些特性在实际的 DIMM 出现后才变得明显,导致之前基于 DRAM 的模拟技术无法准确捕捉 NVMM 的独特性能。

在构建高性能分布式系统时,我们发现 NVMM 存在一些网络级的挑战。除了已知的顺序访问性能高于随机访问、写入性能低于读取等特性外,还存在 PCIe 或 DMA 访问与 NVMM 内部块大小的相互作用,以及在特定工作负载(如网络计数器和时间戳)中出现的性能下降等问题。

造成快速远程访问 NVMM 困难的一个常见原因是 CPU 缓存未针对 NVMM 进行优化。我们识别了缓存与 NVMM 之间的次优交互,为未来硬件架构师提供了改进方向,并设计了适用于当前硬件的快速远程

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值