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电脑硬件详解篇:硬盘

到2005年,三星进入SSD行业,接着第二年2006年,搭载32GSSD的笔记本便发布了。 到2009年时,SSD已经井喷式发展, 直到今天已经采用NVMe协议,又大大的提高了SSD的读写度。 虽然已经淘汰掉了IDE接口,但是遇到了瓶颈,就是有极6Gbps的读写制,换算下来, SATA接口上的硬盘,最大能达到600M秒的读写度,对于现在日益增加的性能需求,显然无法满足对无延迟,极致读写的要求 SATA接口是现在最多SSD采用的接口,主要是能兼容一些较老的电脑, 包括老旧的笔记本,只要是SATA接口都能接上用。 除了受于600MS的极率,仍然是现在主流的接口。? 再加上也是受于SATA接口率的制,现在已经逐渐淡出视野。 ?PCIe接口PCIe接口是属于总线接口,传输的度是非常快的, 毕竟在PCIe X16的插槽上,接着显卡呢。 因为其传输度快,所以就被用来连接SSD,这样就解决原先SATA接口的率瓶颈了。 ?M.2接口这个接口就是用来替代mSATA接口的,也是由于传输率瓶颈,再加上超极本也需要这种体积小的存储器。

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    基于SSD的Kafka应用层缓存架构设计与实现

    同步:LogSegment同步过程中通过机制来防止同步过程中对正常读写请求造成影响同步方式关于LogSegment的同步方式,我们给出了三种备选方案,下表列举了三种方案的介绍以及各自的优缺点:? 同步LogSegment同步行为本质上是设备间的数据传输,会同时在两个设备上产生额外的读写流量,占用对应设备的读写带宽。同时,由于我们选择了同步Inactive部分的数据,需要进行整段的同步。 基于上述两点,我们需要在LogSegment同步过程中增加机制,总体的原则为在不影响正常读写请求延迟的情况下尽可能快地进行同步。因为同步度过慢会导致SSD数据无法被及时清理而最终被写满。 针对该问题,我们修改了刷盘的机制,将原本的按条数制修改为按实际刷盘的制,对于单个Segment,刷盘制为2MBs。 对于SSD新缓存架构,同样存在上述问题,因此在新架构中,在刷盘操作中同样对刷盘率进行了制。方案测试测试目标验证基于应用层的SSD缓存架构能够避免实时作业受到延迟作业的影响。

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    基于SSD的Kafka应用层缓存架构设计与实现

    同步:LogSegment同步过程中通过机制来防止同步过程中对正常读写请求造成影响同步方式关于LogSegment的同步方式,我们给出了三种备选方案,下表列举了三种方案的介绍以及各自的优缺点:? 同步LogSegment同步行为本质上是设备间的数据传输,会同时在两个设备上产生额外的读写流量,占用对应设备的读写带宽。同时,由于我们选择了同步Inactive部分的数据,需要进行整段的同步。 基于上述两点,我们需要在LogSegment同步过程中增加机制,总体的原则为在不影响正常读写请求延迟的情况下尽可能快地进行同步。因为同步度过慢会导致SSD数据无法被及时清理而最终被写满。 针对该问题,我们修改了刷盘的机制,将原本的按条数制修改为按实际刷盘的制,对于单个Segment,刷盘制为2MBs。 对于SSD新缓存架构,同样存在上述问题,因此在新架构中,在刷盘操作中同样对刷盘率进行了制。方案测试测试目标验证基于应用层的SSD缓存架构能够避免实时作业受到延迟作业的影响。

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    2019,NVMe SSD一统江湖看来已成大势

    SAS SSD以在传统SCSI生态栈上获取最大的收益和开发度,新兴分布式存储系统则多数出于成本考虑采用SATASSD,或者SATA HDD+少量的NVMe SSD做缓存,这方面对NVMe SSD整体出货量贡献不大 另外一个技术制是目前的RaidHBA卡还并未成熟的支持Tri-Mode Raid,Broadcom的三模Raid卡虽然可以接入NVMe SSD并对其做Raid,但是其性能远未达到人们对NVMe SSD 而PMC的PCIE 4.0产品(今年量产)将会最大支持32个Tri-Mode通道,以最高直连8块x4 NVMe SSD,数百万极IOPS的规格推向市场,这将会促进NVMe SSD在传统企业架构下的加铺开 ,热插拔问题不好解决也是一大制之一。 增加一些对高SSD的IO路径性能优化,就可以了。

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    都是颗粒 为什么SSD有寿命、内存却没有?

    随着技术的发展,我们使用的存储器也各种各样,虽然都基于芯片颗粒,但表现截然不同,比如说读写次数制,或者叫寿命,SSD固态硬盘就有制,DRAM内存却没有。 DRAM内存的特点是读写度快、延迟低,但属于易失性存储,也就是一旦断电,数据就会全部丢失。 DRAM内存颗粒利用晶体管加电容来保存数据,而且只是临时存储数据,并没有实质性的写入,不涉及对物理单元结构、属性的改变,所以可以无次读写。? SSD则是外部存储,用来长久保存数据,属于非易失性存储,断电后数据还在,但是相对度慢、延迟高,HDD机械硬盘、U盘、光盘等也是此类。 但另一方面,SLC、MLC、TLC、QLC的存储密度越来越大,SSD容量也越来越大,写满的概率越来越低,所以整个SSD的实际寿命其实并没有大大缩短,一般应用无需过分担忧寿命问题。

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    据传,Memblaze将于6月初........!

    广告:冬瓜哥新作《大话计算机——计算机系统底层架构原理极剖析》将于8月份出版。 本文组织:机械盘加紧冲刺固态盘容量追平机械盘固态盘功耗问题凸显1 机械盘加紧冲刺近年来,固态存储产业高发展,如日中天。 从一开始大家都买不起的SLC NAND介质,到逐渐负担得起的MLC和TLC NAND介质,再到如今大规模普及的3D MLCTLC介质,其发展度令人咂舌。 容量方面,SMR由于技术制不得已动了SCSI的生态系统(引入了新命令集,需要上位机变更支持),发展不如人意。利用传统磁记录方式,目前可以达到的单盘最高容量为14TB。 随着固态盘容量、性能越来越高,可能很多人都不曾想到的是,厂商可能届时不得不为了控制功耗而故意制性能,这就比较尴尬了。

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    详解:什么是NVMe?

    NVMe是 non-volatile memory express 缩写,翻译过来就是非易失性内存主机控制器接口规范,在它首次投放市场的时候,许多人认为它只是一个新的、度更快的SSD。 但实际上,NVMe是一种基于性能并从头开始创建新存储协议,它可以使我们能够充分利用SSD和存储类内存(SCM)的度。 传统的SATA接口与AHCI标准其实是为了机械硬盘而设计的,早期的SSD性能不高,即使使用这些传统的接口和协议,也不觉得有什么问题,但是随着SSD的性能逐渐增强,传统的标准已经不再适用,进而成为了SSD NVMe是第一个真正满足高存储介质需求的协议。 2011年,NVMe 1.0标准正式出炉,该标准是根据闪存存储的特点量身定制的,新的标准解除了旧标准施放在SSD上的各种制。

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    目标检测:度和准确性比较(Fater R-CNN,R-FCN,SSD,FPN,RetinaNet和YOLOv3)

    使用残差网络(Residual Network)的R-FCN模型在准确性和度之间取得了很好的平衡,如果我们将proposals数量制为50个,则使用Resnet的Faster R-CNN可以达到类似的性能 Lessons learnedGoogle Research论文的一些主要发现:R-FCN和SSD模型的平均度更快,但如果不考虑度的话,其准确性就无法击败Faster R-CNN。 后处理包括非最大抑制(仅在CPU上运行),用于最快型号的运行时间大约为40毫秒,这将制为25 FPS。如果仅使用一个IoU计算mAP,则使用mAP@IoU=0.75。 最快的具有MobileNet的SSD可在最快的检测器中提供最佳的准确率折衷。SSD度很快,但与其他物体相比,对小物体的性能较差。 准确率和度之间达到良好的平衡如果我们将proposal数量减少到50,则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD度达到32mAP。

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    全面理解SSD和NAND Flash

    机械式硬盘最大率约为100MBs,由于容易发热等原因已经无法再进一步提升度,所以引入了固态硬盘(2)SSD  SSD(Solid State Drives)是固态硬盘。   (3)每个Block都有擦除次数制(有寿命),擦除次数过多会成为坏块(bad block)。  SSD内部就维护了一张映射表;一般SSD内部会板载DRAM,用于存储程序运行的临时数据,断电会丢失;映射表存放在SDRAM中(方便快访问),同时NAND Flash中会存储几份映射表(防止断电后映射关系丢失 (3)Flash寿命 ProgramErase Count  前面也已经提及到了,每个Block都是有擦除次数制的,所以引入了寿命这个说法。 7、SSD的评价标准(1)稳定性:SSD是否稳定,最大的影响因素是垃圾回收机制的选择,恰当的垃圾回收可以提供稳定的读写率;例如主动垃圾回收机制,在空闲的时候做垃圾回收,读写度不会因为延时而波动不定。

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    全面理解SSD和NAND Flash

    机械式硬盘最大率约为100MBs,由于容易发热等原因已经无法再进一步提升度,所以引入了固态硬盘(2)SSD  SSD(Solid State Drives)是固态硬盘。   (3)每个Block都有擦除次数制(有寿命),擦除次数过多会成为坏块(bad block)。  SSD内部就维护了一张映射表;一般SSD内部会板载DRAM,用于存储程序运行的临时数据,断电会丢失;映射表存放在SDRAM中(方便快访问),同时NAND Flash中会存储几份映射表(防止断电后映射关系丢失 (3)Flash寿命 ProgramErase Count  前面也已经提及到了,每个Block都是有擦除次数制的,所以引入了寿命这个说法。 7、SSD的评价标准(1)稳定性:SSD是否稳定,最大的影响因素是垃圾回收机制的选择,恰当的垃圾回收可以提供稳定的读写率;例如主动垃圾回收机制,在空闲的时候做垃圾回收,读写度不会因为延时而波动不定。

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    深度学习中的检测网络:SSDFaster R-CNNYOLO

    SSD和YOLO可以放在一起对比,因为都是属于one stage的网络,在获取feature map后,检测和分类一起在一起进行。 SSD和YOLO的区别在于SSD能够进行多尺度特征提取,可以看到上面的SSD结构有6个箭头指向Detections,每一个箭头代表一个尺度的feature map,卷积层越往后越能看到全局的特征。 因为SSD网络的这种设计,检测精度比YOLO高,同时度比Faster RCNN快,因此也是当前应用最广泛的检测网络之一。 另外,在SSD原始论文中用到的是VGG骨架来提取特征,现在很多更好的特征提取网络,例如ResNet,mobilenet也在大量应用,进一步提高精度或者加快度。 总结检测网络有很多,各有优劣,综合来说,SSD是个折中的选择,如果时间有,建议试试SSD网络。

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    NVMe协议及视频转码应用

    NVM协议简介NVMe的演变第一批基于闪存的SSD利用传统的SATA SAS物理接口,协议和外形,最大度地减少现有基于硬盘(HDD)的企业服务器存储系统的变化。 该协议建立在高PCIe通道上。PCIe Gen 3.0链路可提供比SATA接口高2倍以上的传输度。 ? 该架构允许应用程序同时启动,执行和完成多个IO请求,并以最有效的方式使用底层媒体,以最大度地提高度并最大度地减少延迟。NVMe命令如何工作? 由于NAND闪存的特性,SSD具有有的寿命,这些写入操作的数量由称为NAND闪存可以承受的编程擦除(PE)周期的写入操作决定。 多写入流是另一个有用的功能,它可以帮助SSD在相邻位置放置类似的数据,以最大度地减少垃圾收集工作。正确实现后,这可以减少写入放大,提高用户写入性能并降低写入延迟。

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    不要光想着价格 QLC 与 TLC 闪存有什么不同

    虽然传统的机械硬盘可以解决容量问题,但是度太慢,体验糟糕,并不是最优的个人存储解决方案。我们渴求大容量的SSD,不过超过TB大容量SSD动不动就几千元的售价,对于支付能力有用户实际上没有意义。 主要特点:成本低,容量大,但度慢,寿命短,约500-1000次擦写寿命。但随着技术的成熟,寿命问题已经得到改善(约1500-2000次擦写寿命),并成为目前闪存颗粒中的最主流产品。 不得不承认,TLC闪存的出现大大提升了SSD的容量,并在一定程度上降低了SSD的价格。不过,依旧没解决SSD价格的难题,大容量SSD仍旧贵。 虽说目前QLC 闪存不过刚正式出现在人们的视线中,其在度、寿命、稳定性等方面可能会比TLC差,但是更便宜的成本、更大容量的优势是无法忽视的。 随着技术的不断发展和成熟,QLC就像当年TLC一样从不被接纳到广泛认可也是早晚的事情.其实不管是TLC还是QLC,只要价格够便宜,容量够大,度够快,寿命有保障,总会获得消费者的喜欢,赢得属于自己的市场份额

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    全平台通用,准确率接近YOLOv3,度快上45%丨开源

    但对于一些容量有的硬件来说,已经足够适用了。那么,究竟为什么要在目标检测算法中选择YOLO呢?YOLO:快目标检测目标检测算法YOLO的核心,在于它模型体积小、运算度快。 与R-CNN系列(Fast R-CNN、Faster R-CNN等)的算法相比,YOLO的精度上不了台,但它的度却是杠杠的。检测度,从先验框(下图中五彩斑斓的框架)变换的频次就能看出来。? 此后诞生出来的SSD算法,有点像R-CNN和YOLO算法的折中。但对于某些存储体积有的硬件来说,依旧只有YOLO才能“装得进去”。 不仅如此,这个全平台通用的MobileNet-YOLOv3,体积和精度都要优于MobileNet-SSD。? 在体积只有8.0MB(相比于SSD减少了15.1MB)的情况下,MobileNet-YOLOv3的mAP达到了73.26%(相比于SSD上升了0.56%)。

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    全平台通用,度快上45%丨开源

    但对于一些容量有的硬件来说,已经足够适用了。那么,究竟为什么要在目标检测算法中选择YOLO呢?YOLO:快目标检测目标检测算法YOLO的核心,在于它模型体积小、运算度快。 与R-CNN系列(Fast R-CNN、Faster R-CNN等)的算法相比,YOLO的精度上不了台,但它的度却是杠杠的。检测度,从先验框(下图中五彩斑斓的框架)变换的频次就能看出来。? 此后诞生出来的SSD算法,有点像R-CNN和YOLO算法的折中。但对于某些存储体积有的硬件来说,依旧只有YOLO才能“装得进去”。 不仅如此,这个全平台通用的MobileNet-YOLOv3,体积和精度都要优于MobileNet-SSD。? 在体积只有8.0MB(相比于SSD减少了15.1MB)的情况下,MobileNet-YOLOv3的mAP达到了73.26%(相比于SSD上升了0.56%)。

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    YOLO-Fastest:目前最快的YOLO网络!移动端上可达148 FPS

    但对于一些容量有的硬件来说,已经足够适用了。那么,究竟为什么要在目标检测算法中选择YOLO呢?YOLO:快目标检测目标检测算法YOLO的核心,在于它模型体积小、运算度快。 与R-CNN系列(Fast R-CNN、Faster R-CNN等)的算法相比,YOLO的精度上不了台,但它的度却是杠杠的。检测度,从先验框(下图中五彩斑斓的框架)变换的频次就能看出来。? 此后诞生出来的SSD算法,有点像R-CNN和YOLO算法的折中。但对于某些存储体积有的硬件来说,依旧只有YOLO才能“装得进去”。 不仅如此,这个全平台通用的MobileNet-YOLOv3,体积和精度都要优于MobileNet-SSD。? 在体积只有8.0MB(相比于SSD减少了15.1MB)的情况下,MobileNet-YOLOv3的mAP达到了73.26%(相比于SSD上升了0.56%)。

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    IT全栈-服务器04-X86-PCServer磁盘介绍

    估计绝大部分人都不会理解;现在我给大家分析一下机械磁盘的特性1)磁盘的转是恒定的(7.2K|10K|15K rpm)2)所有盘片的角度是相同的(一个圆360°恒定)3)但是不同柱面线度是不同的(角度相同 SSD磁盘物理结构 ?? )5)接口(与主机进行数据交互接口)6)固件(相当于PCServer的操作系统)备注:固件是SSD厂家的核心竞争优势(考验厂家对SSD介质算法的把控度) SSD介质特性? TBW(维保年*365*单盘容量) 影响SSD性能的因素 ? 1)再说一次:固件是SSD厂家的核心竞争力(厂家对SSD物理特性的本质把控)2)OP容量(SSD底层物理容量=用户容量+OP容量,OP容量越大,SSD盘性能越好;如同样2T底层物理容量,用户容量1.6T

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    干货 | CVPR精彩论文解读:对当下主流CNN物体检测器的对比评测

    这篇论文主要讨论多种物体检测算法在度、精度做不同权衡时的表现,进而指导实际应用中对物体检测器的选择。 在实际应用中,由于不同的场景下有不同的制和需求,需要根据实际情况权衡选择最适合的检测方法。这就需要我们对不同检测器的性能有更客观的认识。 对比的结论是什么对比不同方法的度-精度图如下:?Faster RCNN使用更少的proposal,可以显著加但仅仅小幅度影响了精度。 另外SSD受feature extractor的影响没有Faster RCNN和R-FCN大。最后本文指出了满足度要求情况下的最佳度精度权衡的物体检测器。如下图所示:? A:Faster RCNN > R-FCN > SSD,其中SSD的主要优势是快(同样参数量情况下)。2. 为什么two-stage的方案(Faster RCNN、R-FCN)会比SSD的精度更高?

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    103ZB数据存不下,存储技术需要另辟蹊径

    据预测,SSD、大容量企业级HDD仍然会保持快成长,但即便如此,缺口依然有扩大的趋势。怎么办?解铃还须系铃人。存储的问题,还需要借助科技的能力来解决。 为了追逐更大容量的存储,以及GB$成本,无论是SSD盘,还是传统HDD磁盘都在努力,其中SMR HDD磁盘,QLC颗粒SSD盘是成本最低的产品,是最新科技的体现。 目前,最新操作系统已经能够支持SMR,但是大量低版本操作系统,以及应用软件的制,仍然制约SMR的使用。? 写入制的瓶颈被突破,QLC、SMR HDD市场会带来突破吗?对于用户来说,特别JBAT等互联网厂商,会支持并使用开源的分区存储技术吗?这需要拭目以待。但是不管怎样,西部数据信心满满。 如此快的增长将会给大型云数据中心带来诸多挑战,但同时也为存储产业带来新机遇。如何处理爆炸式增长的数据,已俨然成为业界备受瞩目的问题。以经济且高效的方式革新数据中心存储架构已是大势所趋。

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