Разработчики: | Oracle |
Дата последнего релиза: | 2017/09/20 |
Технологии: | Процессоры, Серверные платформы |
Содержание |
SPARC (Scalable Processor ARChitecture) — масштабируемая архитектура RISC-микропроцессоров первоначально разработанная в 1985 году компанией Sun Microsystems. Архитектура SPARC является открытой.
2017
Выпуск SPARC M8
20 сентября 2017 года Oracle анонсировала следующее поколение чипов SPARC M8. По данным компании-разработчика, SPARC M8 в два раза быстрее чипов Intel в онлайн-обработке транзакций (OLTP) и семикратно — в работе с аналитикой баз данных.
Фокус в работе над SPARC M8 компания сделала на технологии Silicon Secured Memory. Она помогает предотвратить распространенные кибератаки - переполнение и перезапись буфера. Поддерживается сквозное шифрование, имеются инструменты разработки для ускорителя Data Analytics Accelerator (DAX), повышающие производительность и эффективность Oracle Software in Silicon (ПО на кристалле). Процессор состоит из 32 ядер (восемь потоков на ядро), что позволяет ему обрабатывать до 256 потоков одновременно [1].
SPARC M8 производится по 20-нм техпроцессу. К 32 ядрам процессора создан кэш L3 объёмом 64 МБ, кэш данных L2 объёмом 128 КБ на ядро и 256-КБ кэш команд L2, разделенный на четыре ядра. Отдельно для каждого ядра доступно 32-КБ кэш команд L1 и 16-Кб кэш данных L1. Рабочая частота процессора ~5 ГГц. M8 поддерживает аппаратное ускорение шифрования для форматов: AES, Camellia, CRC32c, DES, 3DES, DH, DSA, ECC, MD5, RSA, SHA-1, SHA-3, SHA-224, SHA-256, SHA-384 и SHA-512.
Процессор имеет блок команд и исполнительные блоки. К ним относятся целочисленный конвейер с внеочередным выполнением и поддержкой Quad Issue, блок для чисел с плавающей запятой и встроенный криптографический блок на ядро. Таким образом поддерживается работа приложений баз данных.Российский рынок ITSM: драйверы и тренды, крупнейшие игроки. Обзор TAdviser
Предполагается, SPARC M8 будет работать под управлением ОС Solaris по меньшей мере до 2034 года.
Oracle провела убийственное сокращение разработчиков SPARC и Solaris
Oracle провела летом 2017 года масштабное сокращение штата, затронувшее в основном разработчиков операционной системы Solaris и архитектуры микропроцессоров SPARC, а также ленточных библиотек и хранилищ. Судя по записям на доске сообщений The Layoff , в общей сложности было уволено около 2,5 тыс. работников[2].
Сама компания никаких заявлений на этот счет не делала — об увольнениях сообщили в интернете ее сотрудники, подпавшие под сокращение. В частности, об этом написал в соцсети Twitter Дрю Фишер (Drew Fisher), старший разработчик Python и OpenStack для Solaris.
«Это правда. Oracle сократила большинство из Solaris (и других) сегодня», — сообщил он. Сам Фишер также потерял работу, о чем написал отдельно: «Oracle подарила Добби носок! Добби свободен! Кому-нибудь нужен разработчик Python с опытом 15+ лет?»
2016
API для Data Analytics Accelerator
15 марта 2016 года корпорация Oracle заявила о выпуске открытого API-интерфейса и комплекта инструментов разработки для ускорителя Data Analytics Accelerator (DAX) в процессорах SPARC M7.
Эти ресурсы предоставляют разработчикам возможность создавать платформы для анализа данных. Инициатива Software in Silicon Developer Program помогает разработчикам изучать примеры сценариев использования и программный код, тестировать и проверять возможности DAX по ускорению аналитических приложений с помощью технологии Software in Silicon.
Представление Data Analytics Accelerator - (DAX) Deep Dive (2016)
![]() | Высокопроизводительный анализ данных критически важен для различных ключевых сценариев использования, таких как анализ посещаемости сайтов, мнений в социальных сетях, поведения покупателей и т.д. Участвуя в нашей программе Software in Silicon Developer Program, разработчики могут теперь применять технологию DAX к широкому спектру прежде неразрешимых проблем в аналитических системах, поскольку мы интегрировали ускорение анализа данных внутрь процессоров, обеспечив беспрецедентную скорость сканирования данных, достигающую 170 млрд строк в секунду. Джон Фаулер (John Fowler), исполнительный вице-президент по направлению Oracle Systems
| ![]() |
Oracle внесла ряд функциональных возможностей класса Software in Silicon в свой 32-ядерный, 256-поточный процессор SPARC M7, встроив в дизайн процессора программные функции более высокого уровня. Одна из самых впечатляющих новых возможностей, реализованных в рамках инноваций Software in Silicon в SPARC M7, является технология DAX, которая обеспечивает непревзойденную эффективность анализа.
Технология DAX добавляет средства обработки, позволяющие выполнять функции, выбирающие данные — такие как Scan, Extract, Select и Translate. SPARC M7 DAX обеспечивает ускорение этих аналитических примитивов на выделенном физическом сопроцессоре, отдельном от стандартных вычислительных ядер процессора. Первоначально технология DAX была реализована для Oracle Database 12c и всех приложений, которые на ней работают. Это позволило ускорить анализ на всех приложениях Oracle, независимых поставщиков (ISV) и приложений собственной разработки клиентов. На 15 марта 2016 года технология DAX доступна для любых приложений.
Операции масштабного сканирования и фильтрации упрощаются благодаря прозрачному использованию 32-х выделенных сопроцессоров DAX в микропроцессоре SPARC, которые оперируют с памятью напрямую - на скоростях шины памяти, достигающих 160 Гбит/с между кэшем и DRAM. Эти ускорители, впервые реализованные в процессоре для обеспечения высочайших уровней производительности и эффективности, теперь могут использоваться разработчиками через API-интерфейсы в Oracle Solaris 11 и применяться в различных сценариях использования.
В качестве примера интеграции Data Analytics Accelerator в сценарии машинного обучения и использования больших данных разработчики Oracle продемонстрировали, как DAX позволяет значительно ускорить Apache Spark, ставший одним из самых популярных проектов по обработке наборов больших данных. В рамках этого проекта инженеры использовали DAX с Apache Spark, чтобы отфильтровать миллиард строк данных в оперативной памяти в 3D-куб так быстро, что стал возможен интерактивный анализ данных.
Конструктивные возможности SPARC M7 и DAX
- пропускная способность оперативной памяти: благодаря пропускной способности памяти в 160 Гбит/с, процессор SPARC M7 имеет возможность быстро снабжать данными как сопроцессоры DAX, так и процессорные ядра.
- перемещение нагрузки на DAX: процессорные ядра освобождаются для выполнения других задач.
- эффективная декомпрессия в сочетании с обработкой в оперативной памяти: декомпрессия в сопроцессоре DAX выполняется значительно быстрее, чем в программных реализациях. Декомпрессия со сканированием, выполняется за одну операцию, исключает ненужные операции передачи данных в оперативную память и обратно. Результаты из DAX поступают в кэш процессора для повышения эффективности вычислительной обработки.
- сравнение по диапазонам (range scan) с использованием DAX: многие реальные аналитические запросы к базам данных написаны для поиска данных между конкретными датами, по различным ценовым диапазонам товаров и т.д. DAX выполняет сравнение по диапазонам за одну операцию, с той же скоростью, что и отдельные сравнения. При использовании других процессоров требуется дополнительное вычислительное время для каждого сравнения.
- исключение «вымывания» кэша процессора: DAX выполняет большинство вычислений без необходимости хранить промежуточные данные в кэше, освобождая кэш процессора для других задач.
Открытые API-интерфейсы для Oracle Data Analytics Accelerator доступны бесплатно через облачную платформу Software in Silicon Cloud. Разработчики могут присоединиться к этому сообществу, для создания аналитических приложений нового поколения для работы с большими данными.
SPARC S7
30 июня 2016 года корпорация Oracle представила процессоры SPARC S7 [3].
Процессоры созданы на ядре SPARC M7, но вместо 32 вычислительных ядер - восемь. Это позволило создать серверы на платформе S7 более компактными, энергоэффективными и доступными по цене.
![]() | По цене типового стандартного сервера заказчики могут получить все возможности корпоративного облака с такими свойствами как безопасность, простота и эффективность. Эффективная производительность на ядро у новых систем Oracle на 50%-100% превосходит показатели типовых серверов х86, при выполнении Java-приложений серверы на процессорах S7 опережают конкурентов в 1,7 раза, а для баз данных этот коэффициент составляет 1,6. Что касается аналитических задач, то в этом им вовсе нет равных – они решаются до 10 раз быстрее благодаря позаимствованному из M7 ускорителю операций. Наличие открытых интерфейсов программирования (API) делает эти возможности доступными и сторонним разработчикам. А встроенные средства безопасности позволяют заказчикам создавать полностью защищенное облако со сквозным шифрованием данных. Маршал Чой (Marshall Choy), вице-президент по развитию системных продуктов из штаб-квартиры Oracle | ![]() |
Линейка систем на основе процессоров S7 даст Oracle возможность расширить спектр предложений, предоставить заказчикам системы для разных задач – от высокопроизводительных платформ на базе M7 до серверов среднего класса на процессорах S7. Последние станут оптимальным решением для ERP-систем, приложений бэк-офиса, облачных нагрузок и пр.
2015: SPARC M7
29 октября 2015 года компания Oracle представила новое поколение RISC-процессоров SPARC и серверы на его основе[4].
SPARC M7 (2015)
Особенность SPARC M7 - тесная интеграция аппаратной части и программного обеспечения, в частности, реализация на уровне кремния процессора функций ПО, улучшающих производительность баз данных и безопасность.
В сравнении с предыдущим поколением SPARC M6, в процессоре SPARC M7 число ядер увеличилось с 12 до 32, на 15% возросла тактовая частота - до 4,1 ГГц, в четыре раза больше объем встроенной кэш-памяти и вдвое увеличена полоса пропускания памяти. Функция Security in Silicon ускоряет шифрование данных и уменьшает нагрузку на процессорные ядра при выполнении этой операции, а Silicon Secured Memory улучшает защиту данных, находящихся в оперативной памяти, с помощью специального ключа color bit.
Диаграмма производительности системы на платформе SPARC M7 (2015)
Функция SQL in Silicon реализована с помощью сопроцессоров, которым снабжены все ядра SPARC M7. Эти сопроцессоры берут на себя обработку задач сжатия данных в памяти, сканирования памяти и фильтрации, освобождая от них ядра.
По данным Oracle, при использовании SQL in Silicon запросы к базе данных обрабатываются в 10 раз быстрее. Поддержка этой функции реализована в версии СУБД Oracle Database 12c с опцией In-Memory.
Представление SPARC M7 (2015)
Процессоры SPARC M7 используются в SPARC-системах Oracle, включая суперкомпьютерный комплекс SuperCluster M7 и серверы серии SPARC T7 с числом процессорных сокетов от 1 до 4 и серии SPARC M7, масштабируемые от 8 до 16 сокетов.
Примечания
Заказчик | Интегратор | Год | Проект |
---|---|---|---|
- Элара НПК | Айтеко (Ай-Теко, iTeco) | 2020.03 | ![]() |
- Газпром Информ | Газпром автоматизация (Газавтоматика) | 2018.12 | ![]() |
- Санорс | Группа Борлас (Borlas) | 2013.07 | ![]() |
- РосЕвроБанк, АКБ | Т1 Интеграция (ранее Техносерв) | 2012.06 | ![]() |
- Промсвязьбанк (ПСБ) | Т1 Интеграция (ранее Техносерв) | 2012.05 | ![]() |
- Тандер Сеть магазинов Магнит | Т1 Интеграция (ранее Техносерв) | 2012.05 | ![]() |
- Акадо-Телеком (Комкор) | Т1 Интеграция (ранее Техносерв) | 2012.04 | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)