ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मेमोरी आर्किटेक्चर में संपीड़न कैसे काम करता है

एमआईटी में इंजीनियरों की एक टीम ने डेटा के साथ अधिक कुशलता से काम करने के लिए एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मेमोरी पदानुक्रम विकसित किया। लेख में हम समझते हैं कि इसे कैसे व्यवस्थित किया जाता है।

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जैसा कि आप जानते हैं, आधुनिक सीपीयू के प्रदर्शन में वृद्धि के साथ मेमोरी तक पहुँचने में विलंबता में कमी नहीं होती है। साल-दर-साल संकेतकों में बदलाव का अंतर 10 गुना तक पहुंच सकता है (पीडीएफ, पेज 3). परिणामस्वरूप, एक अड़चन उत्पन्न होती है, जो उपलब्ध संसाधनों के पूर्ण उपयोग की अनुमति नहीं देती है और डेटा प्रोसेसिंग को धीमा कर देती है।

प्रदर्शन दंड तथाकथित डीकंप्रेसन विलंब है। कुछ मामलों में, प्रारंभिक डेटा डीकंप्रेसन में 64 प्रोसेसर चक्र तक लग सकते हैं।

तुलना के लिए: फ़्लोटिंग पॉइंट संख्याओं का जोड़ और गुणा लेना दस चक्र से अधिक नहीं. समस्या यह है कि मेमोरी एक निश्चित आकार के डेटा ब्लॉक के साथ काम करती है, जबकि एप्लिकेशन उन ऑब्जेक्ट के साथ काम करते हैं जिनमें विभिन्न प्रकार के डेटा हो सकते हैं और आकार में एक दूसरे से भिन्न हो सकते हैं। समस्या को हल करने के लिए, एमआईटी इंजीनियरों ने एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मेमोरी पदानुक्रम विकसित किया जो डेटा प्रोसेसिंग को अनुकूलित करता है।

तकनीक कैसे काम करती है

समाधान तीन प्रौद्योगिकियों पर आधारित है: हॉटपैड, ज़िपपैड और COCO संपीड़न एल्गोरिदम।

हॉटपैड स्क्रैचपैड रजिस्टर मेमोरी का एक सॉफ्टवेयर-संचालित पदानुक्रम है (स्क्रैचपैड). इन रजिस्टरों को पैड (पैड) कहा जाता है और ये तीन हैं - एल1 से एल3 तक। वे विभिन्न आकारों, मेटाडेटा और पॉइंटर्स की सरणियों की वस्तुओं को संग्रहीत करते हैं।

संक्षेप में, आर्किटेक्चर एक कैश सिस्टम है, लेकिन वस्तुओं के साथ काम करने के लिए इसे तेज किया गया है। पैड का स्तर जिस पर वस्तु स्थित है यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसका उपयोग कितनी बार किया जाता है। यदि स्तरों में से एक "अतिप्रवाह" होता है, तो सिस्टम जावा या गो में "कचरा संग्रहकर्ता" के समान एक तंत्र को ट्रिगर करता है। यह विश्लेषण करता है कि कौन सी वस्तुओं का उपयोग दूसरों की तुलना में कम बार किया जाता है और स्वचालित रूप से उन्हें स्तरों के बीच ले जाता है।

Zippads Hotpads के आधार पर काम करता है - डेटा को संग्रहीत और अनज़िप करता है जो पदानुक्रम के अंतिम दो स्तरों - L3 पैड और मुख्य मेमोरी में प्रवेश करता है या छोड़ता है। पहले और दूसरे पैड में डेटा अपरिवर्तित संग्रहीत होता है।

Zippads वस्तुओं को 128 बाइट्स तक संपीड़ित करता है। बड़ी वस्तुओं को भागों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें फिर मेमोरी के विभिन्न क्षेत्रों में रखा जाता है। जैसा कि डेवलपर्स लिखते हैं, यह दृष्टिकोण प्रभावी ढंग से उपयोग की जाने वाली मेमोरी के गुणांक को बढ़ाता है।

वस्तुओं को संपीड़ित करने के लिए, COCO (क्रॉस-ऑब्जेक्ट कॉम्प्रेशन) एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, जिस पर हम बाद में चर्चा करेंगे, हालांकि सिस्टम इसके साथ काम करने में सक्षम है बेस-डेल्टा-तत्काल या पांचवें वेतन आयोग. COCO एल्गोरिथ्म विभेदक संपीड़न का एक रूप है (विभेदक संपीड़न). यह वस्तुओं की तुलना "आधार" से करता है और डुप्लिकेट बिट्स को हटा देता है - नीचे चित्र देखें:

एमआईटी इंजीनियरों के अनुसार, उनकी ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मेमोरी पदानुक्रम शास्त्रीय दृष्टिकोण की तुलना में 17% तेज है। यह अपनी संरचना में आधुनिक अनुप्रयोगों की वास्तुकला के बहुत करीब है, इसलिए नई विधि में संभावनाएं हैं।

उम्मीद है कि सबसे पहले, बड़े डेटा और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ काम करने वाली कंपनियां प्रौद्योगिकी का उपयोग शुरू कर सकती हैं। एक अन्य संभावित दिशा क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म है। IaaS प्रदाता वर्चुअलाइजेशन, स्टोरेज सिस्टम और कंप्यूटिंग संसाधनों के साथ अधिक कुशलता से काम करने में सक्षम होंगे।

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स्रोत: www.habr.com