Recently, traditional compute-oriented system architecture is changing and diverting. The increasing demands for big data and artificial intelligence accelerate the needs for new and alternative architecture in computing system. One of the emerging area for alternative computing architecture is memory-centric or disaggregated computing. The memory-centric or disaggregated computing can solve the requirement for huge memory in system wide. In this paper, we present preliminary performance evaluation results of the fabric-attached memory system with industry standard based memory pool prototype hardware. The memory pool prototype hardware is configured as block device for benchmarking. For evaluation, well-known benchmarks - sysbench and resnet - are used. The preliminary benchmark results show that the overall access performance of the fabric-attached prototype hardware is comparable to SSD, and deep learning performance is close to NVMe.
KSP 제안 키워드
AI Applications, Benchmark results, Big Data, Block device, Disaggregated computing, Industry standard, Learning performance, Memory System, Memory-centric, Performance evaluation, System architecture
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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