0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

Apache Doris巨大飛躍:存算分離新架構介紹

OSC開源社區(qū) ? 來源:SelectDB ? 2023-08-04 11:17 ? 次閱讀

歷史上,數(shù)據(jù)分析需求的不斷提升(更大的數(shù)據(jù)規(guī)模、更快的處理速度、更低的使用成本)和計算基礎設施的不斷進化(從專用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云計算服務),這兩大因素推動數(shù)據(jù)倉庫的架構大體經(jīng)歷了三個時代:軟硬一體的一體機時代、存算一體的分布式時代以及存算分離的云原生時代。

Apache Doris 誕生于存算一體的分布式時代,是典型的 Shared Nothing 架構:BE 節(jié)點上存儲與計算緊密耦合、多 BE 節(jié)點采用 MPP 分布式計算架構,這種架構為 Apache Doris 帶來了高可用、極簡部署、橫向可擴展以及強大的實時分析性能等一系列核心特色。

隨著云時代的到來,無論是公有云、私有云還是 K8S 容器平臺,越來越多的企業(yè)都希望 Apache Doris 針對云計算這種新型基礎設施提供更加深度的適配,以便提供更加靈活強大的彈性能力。 在過去的一年,飛輪科技(SelectDB)技術團隊在基于 Apache Doris 內核研發(fā)全托管企業(yè)級云數(shù)倉產品的過程中,設計并實現(xiàn)了全新的云原生存算分離架構(即 SelectDB Cloud)。

基于云原生存算分離的架構,SelectDB Cloud 在此基礎上提供了多計算集群負載隔離和計算彈性擴縮容等功能。 秉持著“推動開源技術創(chuàng)新、繁榮開源社區(qū)生態(tài)”的首要目標,在 Apache Doris 2.0 即將發(fā)布之際,SelectDB 技術團隊正式宣布,將存算分離架構實現(xiàn)貢獻至 Apache Doris 社區(qū)

這一工作預計將于 2023 年 10 月前后完成,屆時全部存算分離的代碼都將會提交到 Apache Doris 社區(qū)主干分支中。 當存算分離代碼合入 Apache Doris 社區(qū)后,Apache Doris 可以采用以下兩種模式之一運行:存算一體的部署模式和存算分離的部署模式。

在兩種模式下運行的 Apache Doris 將以不同的方式來存儲主數(shù)據(jù)。從用戶使用體驗上而言,絕大部分功能都是一致的,但是也會因為實現(xiàn)架構和部署模式的不同,帶來一些功能上的差異。下面我們將分別介紹兩種部署模式的核心特點和適用場景差異。

存算一體的分布式架構

存算一體架構,也是 Apache Doris 長久以來經(jīng)歷過數(shù)千家企業(yè)生產環(huán)境打磨、無論是性能亦或是易用性和穩(wěn)定性都最為成熟的 MPP 分布式架構,總體架構圖如下:

891e8374-31ee-11ee-9e74-dac502259ad0.png

Apache Doris 存算一體架構

部署簡易

在存算一體模式下,Apache Doris 不需要依賴類似外部共享文件系統(tǒng)或者對象存儲,僅依賴物理服務器部署 FE 和 BE 兩個進程即可完成集群的搭建,可以從一個節(jié)點擴展到數(shù)百個節(jié)點。這種不依賴第三方組件的部署模式極大降低了 Apache Doris 的使用門檻,甚至一臺辦公筆記本就可以完成 Apache Doris 的部署。 部署簡單的同時,也擁有極簡的運維成本:

FE 和 BE 都支持橫向線性擴展,擴縮容過程中無需停服,可正常提供穩(wěn)定可靠的在線服務

數(shù)據(jù)多副本存儲,自身的分布式管理框架自動管理數(shù)據(jù)副本的分布、修復和均衡,擴縮容時數(shù)據(jù)副本會自動在節(jié)點間負載均衡,無需任何人工操作

因為存算一體架構依賴少,不需要依賴任何其他其他系統(tǒng),也增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。而存算分離模式則需要依賴于共享的存儲系統(tǒng)。對于絕大多數(shù)企業(yè)來說,提供一個共享的存儲系統(tǒng)并非如此輕而易舉。依賴組件越多、任一組件的不穩(wěn)定都會導致整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性受到影響。存算分離架構依賴共享存儲系統(tǒng),那么存儲系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性、連接存儲系統(tǒng)和計算節(jié)點的網(wǎng)絡延遲以及穩(wěn)定性,都會對整個存算分離架構的穩(wěn)定性有著至關重要的影響。

性能優(yōu)異

在存算一體模式下,Apache Doris 執(zhí)行計算時,計算節(jié)點可直接訪問本地存儲數(shù)據(jù),充分利用機器的 IO、減少不必要的網(wǎng)絡開銷、獲得更極致的查詢性能。而存算分離模式下網(wǎng)絡傳輸帶寬和耗時往往會制約系統(tǒng)性能的發(fā)揮,因此即便是 Hadoop、Spark 這種一開始便采用存算分離模式的分布式框架,也會盡量將計算邏輯推送到數(shù)據(jù)所在的節(jié)點,以此來提升計算任務的執(zhí)行性能。

與此同時,存算一體模式對于謂詞下推(Predicate Pushdown)更加友好,將條件判斷邏輯更貼近數(shù)據(jù)源,減少查詢時掃描、傳輸和計算的數(shù)據(jù)量,更能發(fā)揮系統(tǒng)的查詢性能。相比存算分離模式,一般存儲系統(tǒng)都沒有執(zhí)行謂詞計算的能力,因此無法實現(xiàn)謂詞下推,繼而需要網(wǎng)絡將大量的數(shù)據(jù)傳輸至計算側。

冷熱分層

在 Apache Doris 2.0 版本中,也實現(xiàn)了存算一體模式下的冷熱數(shù)據(jù)分層。冷熱數(shù)據(jù)分層功能使 Apache Doris 可以將冷數(shù)據(jù)下沉到存儲成本更加低廉的對象存儲中,同時冷數(shù)據(jù)在對象存儲上的保存方式也從多副本變?yōu)閱胃北?,存儲成本進一步降至原先的三分之一。通過冷熱數(shù)據(jù)分層,使得 Apache Doris 集群配置不再需要隨著歷史數(shù)據(jù)量的堆積而不斷擴容機器。本質上,Apache Doris 2.0 版本的冷熱數(shù)據(jù)分層也是一種存算分離的形態(tài),只是實現(xiàn)了冷數(shù)據(jù)的存儲分離。

關于 Apache Doris 2.0 冷熱數(shù)據(jù)分層功能的詳細介紹,可以參考Apache Doris 冷熱分層技術如何實現(xiàn)存儲成本降低 70%?

分存算一體架構的適用場景

基于以上的原因,如果滿足下面任一條件,那么 Apache Doris 存算一體模式更加適合你:

簡單使用 Doris,想快速試用一下,或者開發(fā)和測試使用

沒有可靠的共享存儲可用,比如 HDFS、Ceph、對象存儲等

業(yè)務線獨立維護 Apache Doris,沒有專職 DBA 來維護 Doris 集群

不需要極致彈性擴縮容,不需要K8S容器化,不需要運行在公有云或者私有云上

存算分離的新架構

如上所述,如果存算一體模式有這么多優(yōu)勢,為何我們還需要提供存儲計算分離的新架構?核心動力來自于新興云計算基礎設施的成熟,無論是公有云、私有云以及基于 K8s 的容器平臺,云計算基礎設施的革新催生了新的需求。

云本身就是存儲計算分離的,其極致彈性帶來極大的成本經(jīng)濟優(yōu)勢:

計算資源的彈性:可以根據(jù)計算負載的需求,按需購買或者按需擴縮容計算節(jié)點,在滿足計算需求的情況下,使得成本達到最低;

存儲資源的低成本與彈性:對象存儲提供極其可靠的低成本存儲,并且按照使用容量計費,這樣可以讓數(shù)據(jù)存儲得更多更久。

即便是沒有使用云平臺的公司,也可以利用低成本的共享存儲系統(tǒng),在降低存儲成本和提高計算彈性的同時,還能獲得多計算集群等額外的優(yōu)質特性。

未來存算分離架構如下圖所示:

893b2df8-31ee-11ee-9e74-dac502259ad0.png

存算分離新架構

基于共享存儲系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)存儲

在存算一體的架構下,數(shù)據(jù)主要存儲在計算節(jié)點上,即使使用了冷熱數(shù)據(jù)分層,熱數(shù)據(jù)依舊只在計算節(jié)點上存儲,計算節(jié)點需要依靠自身的多副本機制保證數(shù)據(jù)的可靠性。在存算分離架構下,計算節(jié)點不再存儲主數(shù)據(jù),而是將共享存儲層作為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)主存儲空間,這將帶來如下收益:

上層的計算節(jié)點可以做到無狀態(tài),可以實現(xiàn)完全關機

更便捷的數(shù)據(jù)共享,不同的集群之間以及不同的倉庫可以便捷地進行數(shù)據(jù)共享

更簡易的數(shù)據(jù)備份與恢復,以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 Time Travel

當然,成熟穩(wěn)定的 HDFS/對象存儲還為系統(tǒng)帶來極低的存儲成本和極高的數(shù)據(jù)可靠性,并且大大簡化上層計算節(jié)點的實現(xiàn)復雜度。

基于本地高速緩存的性能優(yōu)化

存算分離依賴從網(wǎng)絡上讀取存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來進行計算,在一定程度上會造成計算性能的下降,這也是相較于存算一體架構的主要劣勢。為了解決這一問題,可以在本地利用 SSD 提供高速緩存。

正如存算一體通過冷熱數(shù)據(jù)分層技術來大大緩解了存儲和計算必須同時擴展的問題,同樣在存算分離架構中引入計算節(jié)點本地高速緩存實際也是融合了存算一體的能力。這種本地高速緩存加上共享存儲系統(tǒng),我們也可以稱之為混合模式,無論是 Snowflake 還是 Redshift,實際上都是采用了這種方式來應對底層對象存儲系統(tǒng)性能不佳和網(wǎng)絡傳輸帶來的性能下降。

引入本地高速緩存后,系統(tǒng)會自動根據(jù) LRU 來緩存最新寫入和訪問數(shù)據(jù),當然也可以手動設定表的緩存策略。由于只是緩存,因此本地只存儲了單個副本,這樣大大提升了緩存利用率,相比存算一體模式可以降低 2/3 的高速存儲使用。

另外,在存算一體的模式下,每個 Tablet 有 3 個節(jié)點來存儲其 3 個數(shù)據(jù)副本,在三副本上都需要獨立進行數(shù)據(jù)合并(Compaction)計算。而在存算分離下,只有一個節(jié)點進行數(shù)據(jù)合并計算,這樣就可以降低 2/3 的數(shù)據(jù)合并計算量。

所以,通過引入本地高速緩存,不僅僅可以基本達到原來存算一體的性能,在有些情況下還會超越原來存算一體的性能。

多計算集群實現(xiàn)工作負載隔離

用戶通常希望對同一份數(shù)據(jù)上的分析負載進行隔離。例如,導入的工作負載與查詢的負載進行隔離,Adhoc 的大查詢負載和在線點查詢的負載間相互隔離,避免不同負載間相互資源搶占。 在 Apache Doris 2.0 版本中提供了工作負載組(Workload Group)的資源隔離方案。

這個方案是一種軟限隔離,可以為特定查詢或者特定用戶指定查詢優(yōu)先級,但是基于 Workload Group 的隔離無法達到存算分離模式下多計算集群的真正物理隔離性。 在存算分離模式下,提供了同一個倉庫多個物理計算集群的隔離方式。因為主數(shù)據(jù)存儲在共享的對象存儲上,因此用戶可以按需創(chuàng)建多個計算集群但共享同一份數(shù)據(jù)。計算集群之間是物理隔離的,可以獨立擴縮容,其計算節(jié)點的本地高速緩存都是隔離的,這樣保證了盡可能比較好的隔離性。

極致的彈性擴縮容

存儲與計算的分離,帶來的最大優(yōu)勢是存儲和計算可以獨立擴縮容。數(shù)據(jù)存儲在 HDFS 或對象存儲上,可以按需擴縮容。每個計算集群的計算節(jié)點,可以實現(xiàn)更加高效的彈性擴縮容,包括手動擴縮容、分時擴縮容以及自動停機。

存算分離特性演示

在此我們以 SelectDB Cloud 現(xiàn)有產品為例,來向大家演示全新存儲計算分離模式的特性和功能。 SelectDB Cloud 上新建倉庫 SelectDB Cloud 上多集群演示 SelectDB Cloud 上的手動擴縮容 SelectDB Cloud 上的分時擴縮容 SelectDB Cloud上的集群自動啟停

存算分離架構的適用場景

基于以上的介紹,毫無疑問也幫助我們進一步明晰了存算分離架構的適用場景,滿足下列任一條件,存算分離架構更適合你:

如果已經(jīng)使用公有云服務,那么存算分離架構絕對值得嘗試

擁有可靠的共享存儲系統(tǒng),比如 HDFS、Ceph、對象存儲等

需要極致彈性擴縮容,需要 K8S 容器化,需要運行在私有云上

有專職的團隊維護整個公司的數(shù)據(jù)倉庫平臺

數(shù)據(jù)湖分析

需要說明的是,針對不同的技術群體,存儲、計算與存算分離這些概念指代著不同的含義。 無論是 Apache Doris 的存算分離、還是 Snowflake 的存算分離,都是指單一系統(tǒng)內部存儲和計算模塊之間的分離。對于數(shù)據(jù)湖和湖倉一體(Lakehouse)的用戶,則是希望做到更加徹底的分離,即計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)是兩個不同的產品。

存儲系統(tǒng)通過統(tǒng)一的開放表格式面向計算系統(tǒng)開放,而計算系統(tǒng)也可以開放地對接不同的底層存儲系統(tǒng)。 對于 Apache Doris 而言,無論是存算一體的架構還是存儲計算分離的架構,都支持湖倉一體這種新型 Lakehouse 系統(tǒng)形態(tài),即可以直接查詢湖存儲以及當前流行的各類開放表格式,包括 Hive、Iceberg 和 Hudi 等。

需要說明的是,Apache Doris 目前對數(shù)據(jù)湖的讀取已經(jīng)比較完備,包括支持 Snapshot 讀和 Time Travel,而后續(xù)還會進一步支持湖上數(shù)據(jù)的寫回,形成更加閉環(huán)的數(shù)據(jù)分析和流轉。 除了對數(shù)據(jù)湖的集成與分析,Apache Doris 目前還支持了對當前常見的關系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲以及 HDFS 上 CSV、Parquet 等格式數(shù)據(jù)的直接查詢分析。

未來計劃

圍繞著存算分離,SelectDB 技術團隊會與 Apache Doris 社區(qū)未來一起推進下面相關方向的研發(fā): Workload Group 與多計算集群的融合

當前存算一體架構下的 Workload Group 與存算分離架構的多計算集群實際都是用來解決負載隔離的,一個偏軟限,一個是硬限,當前具體實現(xiàn)方式存在一定差異,后面將考慮二者融合,對用戶而言提供統(tǒng)一一致的使用體驗。

與外部數(shù)據(jù)湖更便捷的數(shù)據(jù)導入導出

外部數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)可以增量持續(xù)寫入內表,也可以使得內表的數(shù)據(jù)可以增量持續(xù)寫入到外表數(shù)據(jù)湖的格式。

通過提供更加便捷的外表導入內表的功能,Doris 可以持續(xù)加載最新的數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù),以便提供更高的數(shù)據(jù)計算性能。

通過提供更加便捷的內表導出外表的功能,使得內表的數(shù)據(jù)可以增量寫出為開放的外表格式。數(shù)據(jù)轉換為開放格式,一個是方便與相關大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)打通,另一個是打消企業(yè)對封閉數(shù)據(jù)格式被鎖定的擔憂。

實現(xiàn)共享的高速緩存,與計算節(jié)點進一步分離

當前存算分離模式下,高速緩存使用的是計算節(jié)點的本地磁盤,所以計算節(jié)點還不能做成真正的無狀態(tài)。當進行節(jié)點快速擴容的時候,需要考慮緩存的預熱均衡;當進行節(jié)點快速縮容的時候,需要考慮緩存的失效,以及向其他節(jié)點的緩存轉移。未來,我們將實現(xiàn)一種與計算節(jié)點分離的共享高速緩存,實現(xiàn)計算、緩存和對象存儲完全的分離,以便提供秒級擴縮容能力。 存算一體和存算分離兩種模式的融合

存算一體和存算分離的架構在部署之初就需要確定下來,而對于多數(shù)用戶都可能存在不同架構之間的轉化,因此后續(xù)也會不斷改進實現(xiàn)方式,讓兩種模式間可以更便捷地進行相互轉換,甚至逐步融合成一套架構。






審核編輯:劉清

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 存儲器
    +關注

    關注

    38

    文章

    7366

    瀏覽量

    163099
  • 計算機
    +關注

    關注

    19

    文章

    7174

    瀏覽量

    87161
  • 耦合器
    +關注

    關注

    8

    文章

    710

    瀏覽量

    59473
  • MPP
    MPP
    +關注

    關注

    0

    文章

    23

    瀏覽量

    10543
  • HDFS
    +關注

    關注

    1

    文章

    30

    瀏覽量

    9537

原文標題:Apache Doris巨大飛躍:存算分離新架構

文章出處:【微信號:OSC開源社區(qū),微信公眾號:OSC開源社區(qū)】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    【書籍評測活動NO.43】 力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架構分析

    力量關注力芯片的發(fā)展,希望我們的國家能夠更獨立自主地設計制造高性能力芯片。 內容簡介: 本書介紹了超級計算機力和AI力的異同,從CP
    發(fā)表于 09-02 10:09

    后摩智能推出邊端大模型AI芯片M30,展現(xiàn)出一體架構優(yōu)勢

    電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)近日,后摩智能推出基于一體架構的邊端大模型AI芯片——后摩漫界??M30,最高力100TOPS,典型功耗12W。為了進一步提升部署的便捷性,后摩智能
    的頭像 發(fā)表于 07-03 00:58 ?3833次閱讀

    HyperRapid NXT 266——精密材料加工領域的巨大飛躍

    ? Coherent高意新推出的HyperRapid NXT 266可以燒蝕玻璃、聚合物、半導體等材料中尺寸小至5μm的孔洞、溝槽、貫穿切口和其他結構。皮秒級超短脈沖(USP)輸出、266nm波長和10W平均功率組合使這款激光器能夠以出色的深度控制水平可靠地加工材料,并且?guī)缀醪粫a生熱影響區(qū),此外,HyperRapid NXT 266高達5MHz的重復頻率和出色的可靠性意味著這款激光器支持大規(guī)模生產并能大幅度縮短停機時間。 當用于有機薄膜切割時,HyperRapid NXT 266幾乎不產生熱影響區(qū),超過了
    的頭像 發(fā)表于 06-14 06:31 ?159次閱讀
    HyperRapid NXT 266——精密材料加工領域的<b class='flag-5'>巨大飛躍</b>

    淺談內計算生態(tài)環(huán)境搭建以及軟件開發(fā)

    )適配到內計算架構中。 (二)研究現(xiàn)狀 隨著內計算硬件的發(fā)展,軟件開發(fā)社區(qū)正在尋找方法將這種新技術集成到傳統(tǒng)的軟件開發(fā)工作流程中。例如,流行的開源框架Apache Spark已經(jīng)開
    發(fā)表于 05-16 16:40

    科技助力AI應用落地:WTMDK2101-ZT1評估板實地評測與性能揭秘

    中得到彰顯。一體架構的突破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構的范式探索成為重要趨勢。這種架構改變了
    發(fā)表于 05-16 16:38

    內計算WTM2101編譯工具鏈 資料

    內計算是突破物理極限的下一代力技術- AIGC等人工智能新興產業(yè)的快速發(fā)展離不開力,力的基礎是人工智能芯片。 當前CPU/GPU在執(zhí)行計算密集型任務時需要將海量參數(shù)(ωij)
    發(fā)表于 05-16 16:33

    探索內計算—基于 SRAM 的內計算與基于 MRAM 的一體的探究

    本文深入探討了基于SRAM和MRAM的一體技術在計算領域的應用和發(fā)展。首先,介紹了基于SRAM的內邏輯計算技術,包括其原理、優(yōu)勢以及在神經(jīng)網(wǎng)絡領域的應用。其次,詳細討論了基于MR
    的頭像 發(fā)表于 05-16 16:10 ?1917次閱讀
    探索<b class='flag-5'>存</b>內計算—基于 SRAM 的<b class='flag-5'>存</b>內計算與基于 MRAM 的<b class='flag-5'>存</b><b class='flag-5'>算</b>一體的探究

    從潮汐架構和安第斯大模型,看智能手機的未來演進

    手機和普通PC一樣,也是遵照著名的馮·諾依曼架構進行工作。這種架構,屬于分離。運算單元負責計算,存儲器負責存儲。計算時,需要先將數(shù)據(jù)從存
    的頭像 發(fā)表于 01-30 16:22 ?661次閱讀
    從潮汐<b class='flag-5'>架構</b>和安第斯大模型,看智能手機的未來演進

    Apache Doris聚合函數(shù)源碼解析

    筆者最近由于工作需要開始調研 Apache Doris,通過閱讀聚合函數(shù)代碼切入 Apache Doris 內核,同時也秉承著開源的精神,開發(fā)了 array_agg 函數(shù)并貢獻給社區(qū)。
    的頭像 發(fā)表于 01-16 09:52 ?821次閱讀
    <b class='flag-5'>Apache</b> <b class='flag-5'>Doris</b>聚合函數(shù)源碼解析

    什么是Apache日志?Apache日志分析工具介紹

    Apache Web 服務器在企業(yè)中廣泛用于托管其網(wǎng)站和 Web 應用程序,Apache 服務器生成的原始日志提供有關 Apache 服務器托管的網(wǎng)站如何處理用戶請求以及訪問您的網(wǎng)站時經(jīng)常遇到的錯誤的重要信息。
    的頭像 發(fā)表于 01-04 10:09 ?632次閱讀

    淺談為AI大力而生的-體芯片

    大模型爆火之后,一體獲得了更多的關注與機會,其原因之一是因為一體芯片的裸力相比傳統(tǒng)架構
    發(fā)表于 12-06 15:00 ?299次閱讀
    淺談為AI大<b class='flag-5'>算</b>力而生的<b class='flag-5'>存</b><b class='flag-5'>算</b>-體芯片

    一體技術發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢

    什么是一體   近計算: 主要是通過先進封裝等方式,拉近存儲和計算單元的距離。   內計算: 就是把計算單元嵌入到內存當中,即在存儲中做計算
    發(fā)表于 10-18 15:46 ?10次下載
    <b class='flag-5'>存</b><b class='flag-5'>算</b>一體技術發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢

    一體芯片新突破!清華大學研制出首顆一體芯片

    這幾天清華大學又火出圈了。但這次并不是因為招生搶人和飯?zhí)?,而是清華大學的芯片研發(fā)團隊研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的一體芯片。這是我國、乃至全世界對半導體行業(yè)的又一重大突破。 這個芯片由清華大學
    的頭像 發(fā)表于 10-11 14:39 ?940次閱讀

    芯片架構計算任務改變對計算架構的需求

    漸進式改進與性能的巨大飛躍相結合,雖然這些改進將計算和分析能力提升到全新水平,但也需要全新的權衡考慮。這些變革的核心在于高度定制的芯片架構,芯片是在最先進的工藝節(jié)點開發(fā)的。
    發(fā)表于 09-27 14:30 ?1039次閱讀
    芯片<b class='flag-5'>架構</b>計算任務改變對計算<b class='flag-5'>架構</b>的需求

    不只是智能駕駛!從SRAM到RRAM,一體大力芯片將賦能更多領域!

    近幾年,隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的發(fā)展,力的需求越來越大。而在馮諾依曼架構下,芯片性能的提升遇到瓶頸。業(yè)界開始不斷探索新的技術形式,因為具備大力、低功耗的特點,
    的頭像 發(fā)表于 09-25 07:00 ?2618次閱讀