{"id":33434,"date":"2019-10-31T21:52:33","date_gmt":"2019-10-31T18:52:33","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati\/"},"modified":"2019-10-31T21:52:33","modified_gmt":"2019-10-31T18:52:33","slug":"kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati","title":{"rendered":"Come funziona la compressione nell'architettura della memoria orientata agli oggetti","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Un team di ingegneri del MIT ha sviluppato un'gerarchia di memoria orientata agli oggetti per una gestione pi\u00f9 efficace dei dati. In questo articolo analizziamo come \u00e8 strutturata.<\/p>\n

\"Come<\/a><\/noindex><\/a><\/noindex>
\n\/ PxHere<\/noindex> \/ PD<\/i><\/p>\n

Come \u00e8 noto, la crescita delle prestazioni degli attuali CPU non \u00e8 accompagnata da una corrispondente riduzione della latenza nell'accesso alla memoria. La differenza nei valori da un anno all'altro pu\u00f2 arrivare fino a 10 volte (PDF, p.3<\/a><\/noindex>). Di conseguenza, si crea un collo di bottiglia che impedisce di utilizzare appieno le risorse disponibili e rallenta l'elaborazione dei dati.<\/p>\n

Il danno alle prestazioni \u00e8 causato dalla cosiddetta latenza di decompressione. In alcuni casi, la preparazione per la decompressione dei dati pu\u00f2 richiedere fino a 64 cicli di processore. <\/p>\n

A titolo di confronto: l'addition e la moltiplicazione di numeri con virgola mobile richiedono<\/a><\/noindex> non pi\u00f9 di dieci cicli. Il problema \u00e8 che la memoria opera con blocchi di dati di dimensioni fisse, mentre le applicazioni gestiscono oggetti che possono contenere diversi tipi di dati e variare in dimensioni. Per risolvere questo problema, gli ingegneri del MIT hanno sviluppato un'gerarchia di memoria orientata agli oggetti che ottimizza l'elaborazione dei dati.<\/p>\n

Come funziona la tecnologia<\/h2>\n

\nAlla base della soluzione ci sono tre tecnologie: Hotpads, Zippads e un algoritmo di compressione COCO.<\/p>\n

Hotpads \u00e8 un'gerarchia di memoria dei registri ultra-rapida gestita tramite software (scratchpad<\/a><\/noindex>). Questi registri sono chiamati pad e ce ne sono tre: da L1 a L3. In essi vengono memorizzati oggetti di dimensioni diverse, metadati e array di puntatori.<\/p>\n

Fondamentalmente, l'architettura rappresenta un sistema di cache, ma progettato per lavorare con oggetti. Il livello del pad in cui si trova un oggetto dipende da quanto spesso viene utilizzato. Se uno dei livelli \"si riempie\", il sistema attiva un meccanismo simile a un \"garbage collector\" nei linguaggi Java o Go. Esso analizza quali oggetti vengono utilizzati meno frequentemente rispetto agli altri e li sposta automaticamente tra i livelli.<\/p>\n

Zippads funziona sulla base di Hotpads: archivia e decompone i dati che entrano o escono dagli ultimi due livelli dell'gerarchia \u2014 pad L3 e memoria principale. Nei primi due pad, i dati sono conservati in forma invariata.<\/p><\/blockquote>\n

\n \"Come
\n
\nZippads comprime oggetti il cui volume non supera i 128 byte. Gli oggetti pi\u00f9 grandi vengono suddivisi in parti, che vengono quindi collocate in diverse aree di memoria. Come affermano gli sviluppatori, questo approccio aumenta il fattore di efficiente utilizzo della memoria.<\/p>\n

Per comprimere gli oggetti viene utilizzato l'algoritmo COCO (Cross-Object COmpression), di cui parleremo pi\u00f9 avanti, anche se il sistema \u00e8 in grado di lavorare anche con Base-Delta-Immediate<\/a><\/noindex> o FPC<\/a><\/noindex>. L'algoritmo COCO \u00e8 una variante della compressione differenziale (differential compression<\/a><\/noindex>). Confronta gli oggetti con quelli \"di base\" e rimuove i bit ripetuti \u2014 vedi schema qui sotto:<\/p>\n

\"Come<\/p>\n

Secondo gli ingegneri del MIT, la loro gerarchia di memoria orientata agli oggetti \u00e8 superiore del 17% rispetto agli approcci classici. \u00c8 molto pi\u00f9 simile nell'architettura alle applicazioni moderne, quindi questo nuovo metodo ha potenziale.<\/p>\n

Si prevede che la tecnologia possa inizialmente essere utilizzata da aziende che lavorano con grandi volumi di dati e algoritmi di machine learning. Un'altra direzione potenziale sono le piattaforme cloud. I fornitori di IaaS avranno la possibilit\u00e0 di lavorare in modo pi\u00f9 efficiente con la virtualizzazione, i sistemi di archiviazione dei dati e le risorse di calcolo.<\/p>\n

JMAP \u2014 un protocollo aperto sostituir\u00e0 IMAP nello scambio di email<\/b><\/p>\n

\"Come \u00abCome costruiamo IaaS\u00bb: materiali sul lavoro di 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"Come Evoluzione dell'architettura cloud 1cloud<\/a><\/noindex>
\n\"Come Servizio di archiviazione oggetti in 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"Come Attacchi potenziali su HTTPS e metodi di protezione contro di essi<\/a><\/noindex>
\n\"Come Quali sono le somiglianze e le differenze tra gli approcci Continuous Delivery e Continuous Integration<\/a><\/noindex>
\n\"Come Come proteggere un server in Internet: l'esperienza di 1cloud<\/a><\/noindex><\/p><\/blockquote>\n

Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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