cxl内存池助力microsoft azure节省数亿美元dram硬件开销-凯发游戏

　　微软、google、亚马逊等云计算巨头，都在以各种“实例”（instance）和按需付费的方式，向广大客户提供其云端硬件资源。不过通常情况下，这些实例都会受到特定的 cpu 和内存配置的约束 —— 意味着客户智能从预设的几个选项中进行挑选、而无法进一步细分配置。

　　(图 via semianalisis)

　　比如每多一个虚拟的 cpu 核心，就会往上添加 2gb 的内存。且在实例开启的过程中，预先分配的 cpu 与内存资源也被单个客户锁定，而无法在全局环境中动态调节。

　　长期以来，超大规模企业一直在努力思考如何缓和这方面的资源浪费 —— 毕竟许多示例没有充分利用其 dram，导致整个数据中心的使用效率低下。

　　以 microsoft azure 为例，其测量结果表明 —— 近半虚拟机从未使用超过 50% 的预分配内存资源，这样的浪费是相当惊人的。

　　随着 cpu 资源的触顶，剩余的内存资源无法物尽其用，微软将这种状态称作内存搁浅(memory stranding)。

　　更让人感到震惊的是，多达 25% 的 dram 在任何特定时刻都可能被搁置。

　　为了大幅改善这种情况，microsoft azure 想到了所谓的“内存池”(memory pooling)概念。

　　旨在允许 cpu 访问其所需的尽可能多的内存、而不占用或搁置不需要那么多 dram 资源的虚拟机。

　　好消息是，全新的 cxl 缓存一致性协议，已经得到了各大主流硬件提供商的产品支持。

　　通过采用 cxl 硬件，微软等数据中心运营商有望大幅降低其 dram 成本。

　　假如最终得到 9~10% 的整体 dram 优化，大型云服务器提供商可轻松介绍数亿美元的内存硬件开销。

　　此外微软估计，使用 cxl 和内存池技术，将使数据中心的服务器成本降低 4-5% —— 毕竟仅 dram 组件就占比超过了 50% 。

　　性能方面，microsoft azure 团队对一些使用本地 dram / 内存池的配置进行了基准测试，不过性能损失 / 最佳效果还是取决于具体的应用程序。

　　一方面，memory pooling 会导致额外的 67-87 ns 延迟，导致某些应用程序的速度变得更慢。

　　另一方面，20% 左右的应用程序并未受到内存池的性能拖累，但有 23% 的应用程序性能损失不到 5% 。

　　此外 25% 的应用程序减速超 20%，12% 的应用程序减速超 30% 。

　　需要指出的是，这只是微软在首批 cxl 硬件上展开的早期测试。展望下一代硬件和新的 cxl 协议规范，memory pooling 还有望带来更好的体验。