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| 1 | 面向大数据异构系统的神威并行存储系统显示文摘随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入,传统面向高性能计算的并行存储系统面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射机制来减轻I/O负载。在转发服务层,调整I/O转发策略,均衡I/O负载。在后端存储层,对系统高可用功能进行调整,解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应了异构众核架构,使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。 | 何晓斌 蒋金虎 | 2020 | 大数据2020，6，4： | 2 |
| 2 | 应用透明的超算多层存储加速技术研究显示文摘在E级计算时代,超算系统一般使用多层存储架构以满足应用数据访问的容量和性能需求,这种架构中不同层次的存储介质差异较大,难以实现统一名字空间管理,往往需要应用修改数据访问流程才能最大程度利用到多层存储的性能和容量优势。针对多层存储统一名字空间的问题,提出针对非易失性双列存储模块(NVDIMM)的块级缓存和针对突发缓冲存储(BB)的文件级缓存技术。基于NVDIMM的块级缓存技术对缓存窗口灵活控制,以支持数据块粒度的异步读写,实现NVDIMM与BB层统一名字空间管理;基于BB的文件级缓存技术将数据缓存在BB层中,并动态迁移和管理文件副本,实现BB层与传统磁盘文件系统统一名字空间管理。在神威E级原型验证系统中的测试结果表明,所提出的两种技术较好地解决了多层存储的透明加速难题,NVDIMM块级缓存与BB相比,在缓存窗口16 MB时128 KB顺序读写带宽分别提升27%和36%,8 KB随机读写带宽分别提升20%和37%;基于BB的文件缓存技术利用BB的高带宽支撑数据访问,与全局文件系统相比,128 KB顺序读写带宽分别提升55%和141%,8 KB随机读写带宽分别提升163%和209%。此外,实际应用的测试也表明以上两种缓存技术具有透明的存储加速效果。 | 何晓斌 高洁 肖伟 陈起 刘鑫 陈左宁 | 2022 | 计算机工程2022，48，12： | 0 |
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