- 본 이전 기술은 폭발적으로 증가하는 데이터 처리를 위해서는 기존의 CPU중심 구조에서 벗어나 새로운 컴퓨터 구조에 대한 시도로 시스템 수준 인프라 자원의 통합과 고 확장을 지원하고 대규모 데이터를 일관된 방식으로 접근하는 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 구조 관련 PCIe 기반 확장 메모리 기술임
- 대규모 시스템 내의 모든 메모리, I/O 자원을 전용 프로토콜 기반의 고속 연결망으로 통합하고, CPU와 메모리 간 일관된 방식으로 고속의 데이터 접근 및 처리를 제공하는 차세대 컴퓨팅 기술임
- 대규모 공유 메모리 풀을 CPU가 고속 연결망을 통해 직접 접근하여 대규모 데이터를 고속으로 처리하기 위한 CPU와 메모리 풀 간의 확장 메모리 풀 시스템 기술을 포함하는 확장 메모리 풀 하드웨어 기술, 그리고 메모리 풀 운용을 위한 소프트웨어 기술로 구성됨
- 고속 연결망은 모듈화 된 자원(컴퓨팅, 메모리, I/O 등)을 연결하는 고속 인터커넥션 네트워크로 시스템 버스를 확장하여 모듈 자원을 서버에 제공하는 시스템 연결망으로 다수의 컴퓨터 노드 간에 거대 메모리 풀을 공유하고 메모리 시맨틱(load/store)으로 직접 접근 가능하여 메모리/스토리지 구분이 없는 차세대 분산 컴퓨팅 구조 기술임
- 최근 대용량 데이터 처리, 인-메모리 데이터베이스, 응용 및 웹 캐싱, 키-밸류 저장소, 유전체 분석, IoT 센서 데이터 처리 등 대용량 데이터로부터 의미 있는 데이터를 추출하기 위해서 많은 연구가 수행되고 있으나, 각 시스템 단위의 가용한 메모리 용량 한계 때문에, 데이터 분석을 다수의 노드로 분할하여 실행하거나 반복해서 실행해야 하는 비효율성이 있음
- 기존 CPU 중심 컴퓨팅 노드에서 동작하는 응용프로그램이 사용할 수 있는 메모리는 노드 내에 물리적으로 설치되어 있는 DRAM에 한정되기 때문에, 데이터 처리 성능 및 용량 한계에 문제점이 있음
- 대규모 공유 메모리 풀을 CPU가 고속 연결망을 통해 직접 접근하여 대규모 데이터를 고속으로 처리하여 성능 향상을 목적으로 하는 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 관련 기술은 고속 연결망을 위한 프로토콜, 연결망 하드웨어, 메모리 및 I/O 풀 제어 기술과 같은 고난이도 기술이 필요함
- 메모리 중심 컴퓨팅 기술은 메모리 분리 (memory disaggregation) 시스템에 대한 산업계 요구사항에 맞추어 기존 CPU 중심 시스템에서 발생하고 있는 대용량 데이터 처리 성능 및 용량 한계 극복하는 동적으로 확장 가능한 새로운 공유 메모리를 제공함으로써 시스템의 요구사항에 맞추어 시스템 규모를 탄력적으로 유지할 수 있음
- 본 기술은 데이터센터와 같은 집단적인 기존 컴퓨팅 환경에서 메모리 분리를 통해 대규모 메모리를 서로 접근가능하고 동적으로 그 크기를 관리하는 컴퓨팅 환경을 제공함과 동시에 공유 메모리 사용으로 인한 성능 변화를 관리할 수 있도록 함으로써 대규모 데이터의 고속 처리를 가능하게 함
A. 기술명 : 원-카드형 확장 메모리 기술
- 메모리 연결망 브리지 기술
? CPU와 확장메모리 접속을 위한 연결망 브리지 기술
? 확장메모리의 바이트 단위 접근 제어를 위한 이종 메모리 제어기 기술
- 공유 메모리 풀 드라이버 기술
- 원-카드 지원 가상머신 어댑터 기술
? 가상머신 2-계층 메모리 접근 관리 기술
? 지역DRAM 및 원-카드 통합 접근 제어 기술
A. 기술명 : 원-카드형 확장 메모리 기술
- 핵심 기술 실시권
- 브리지, 메모리 포함하는 호스트카드 설계도
- 메모리 풀 드라이버 소스 코드
- 원-카드 지원 가상머신 어댑터 소스 코드
- 기술 관련 설계서, 요구사항정의서 및 시험문서
- 기계학습, 딥러닝의 고속 실시간 데이터 처리를 위한 대규모 메모리 풀을 제공하며, 가상데스크톱, 전자정부 등 다양한 규모의 서비스를 동시 지원 가능하여 비용 대비 최대 시너지 효과 기대
- 대용량 인-메모리 데이터베이스: SAP Hana 등 최근 인-메모리 데이터베이스의 대형화는 대용량 메모리를 요구하고 있음
- 대용량 데이터 분석: Apache spark 기반 대용량 데이터 분석시 높은 비용 효율성을 제공할 수 있으며, IoT 센서 데이터 분석 등에도 대용량 메모리가 사용됨