Oracle SPARC

Продукт
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].

Процессор Oracle SPARC M8, (2017)

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.

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.

Процессор Sparc S7, (2016)
«
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



ПРОЕКТЫ (6) ПРОЕКТЫ НА БАЗЕ (3) ИНТЕГРАТОРЫ (3)
РЕШЕНИЕ НА БАЗЕ (7) СМ. ТАКЖЕ (37) ОТРАСЛИ (6)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  IBM (82, 87)
  Microsoft (12, 54)
  Oracle (41, 37)
  Fujitsu (17, 21)
  DEPO Computers (ДЕПО Электроникс) (6, 12)
  Другие (242, 125)

  Microsoft (2, 15)
  IBM (6, 6)
  Fujitsu (2, 4)
  Oracle (2, 3)
  DEPO Computers (ДЕПО Электроникс) (2, 2)
  Другие (18, 20)

  IBM (6, 6)
  Fujitsu (3, 5)
  Dell EMC (3, 3)
  Microsoft (2, 3)
  Oracle (2, 2)
  Другие (17, 19)

  Microsoft (1, 4)
  IBM (2, 3)
  Dell EMC (1, 3)
  Oracle (1, 3)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1, 2)
  Другие (9, 10)

  Fujitsu (3, 3)
  Oracle (2, 3)
  Huawei (1, 1)
  Технологии Будущего (1, 1)
  Hewlett Packard Enterprise (HPE) (1, 1)
  Другие (6, 6)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

Данные не найдены

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  Oracle (8, 6)
  МЦСТ (11, 5)
  ИНЭУМ им. И.С. Брука (1, 3)
  Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (4, 2)
  Intel (25, 1)
  Другие (84, 3)

Данные не найдены

  ИНЭУМ им. И.С. Брука (1, 2)
  Другие (0, 0)

  Intel (1, 1)
  Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 1)
  Другие (0, 0)

  AMD (1, 1)
  МЦСТ (1, 1)
  Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 1)
  Oracle (1, 1)
  Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  Oracle SPARC - 6 (6, 0)
  Эльбрус - 4 (1, 3)
  Baikal-Т1 - 2 (2, 0)
  AMD EPYC (ранее Opteron) - 1 (1, 0)
  Intel Xeon Scalable - 1 (1, 0)
  Другие 0
Данные не найдены

  Эльбрус 4.4 - 2 (2, 0)
  Другие 0

  Intel Xeon Scalable - 1 (1, 0)
  Baikal-Т1 - 1 (1, 0)
  Другие 0

  AMD EPYC (ранее Opteron) - 1 (1, 0)
  Nvidia Quadro - 1 (1, 0)
  Oracle SPARC - 1 (1, 0)
  Baikal-Т1 - 1 (1, 0)
  Эльбрус-4С - 1 (1, 0)
  Другие 0