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储存与运算的数据大幅度成长,需要更高运算效能
拜储存技术成长所赐,现阶段在个人计算机上常见的储存容量是以GB、TB为计算单位,一些企业甚至可能会有多达数千TB的硬盘容量,也就是PB等级的数据量,而数据量大幅度成长的同时,若想分析这些数据,方法也和过往不同。
就传统的分析方式而言,常见的作法都是定期处理,而且是有特定目的或方向,因此偶尔才会面临大量复杂数据处理的需求;而在当前大数据的时代下,我们要做到的是实时的数据分析。同时,因为数据类型来源不只是传统计算机与设备,还有各种智能型手机,以及不同的感测装置,例如车用计算机的GPS定位信息、驾驶行车的各种数据,或是道路影像系统的分析等。因此,目前系统可搜集的数据源,都与过往有很大的差异,而且数据型态往往含有大量非结构化的内容,因此在这些数据的处理上,与传统的作法(如数据库和数据仓储应用)显然有很大差异。
为了因应如此大量的数据运算,现今的处理器在运算效能的提升上,已经陆续采用相当多的技术,其中最显而易见的作法就是内建多核心的技术。
在过去,处理器都仅内建单一核心,一切的运算都是由这个核心来执行,而Intel在2005年推出了第一款双核心的Xeon处理器,将处理器从单核心推向多核心,而这对运算效能的改进,就好比增加人手一般。
原本单颗核心的架构,同一时间只能做一个运算,完成之后才能进行下一个,处理器若要加快指令周期,就只能仰赖频率速度的提升。但是,在相同频率的条件下,如果处理器可同时进行多个运算,在效能上就有机会大幅度成长。
以Intel目前新一代的服务器等级处理器XeonE5系列,所配备的核心数量最多可到8个之多,加上可搭配他们自己发展的超线程技术,从操作系统的角度来看,在一台单路服务器上,最多则能够运用16个核心,如果是2路服务器,则能够拥有32个运算核心。
在处理器的频率速度方面,目前普遍都在2GHz到3GHz之间,最高的基础频率速为3.3GHz,透过TurboBoost技术所自动超频的频率则达3.5GHz,这样的高频率规格,也让计算机或服务器运算的速度提升许多。这样的技术不只是用作自动提升频率,还可让闲置的处理器核心关闭运作,待有运算需求时再提升或重新启动,以减少处理器的电力损耗。
此外,随着处理器自身内建的核心越来越多,频率没有减少的情况下,,系统的耗电量并没有因此提升,这主要是受益于处理器制程技术的提升。
以目前的技术来看,Xeon系列处理器上一代是45奈米制程,目前则是全面演进到32奈米,而且这些处理器的热设计功耗最低仅有60瓦,最高则有135瓦,和过去相比,当时的处理器核心数较少,且热设计功耗相当,甚至较高的情况下相比,目前的处理器等于拥有更佳的运算效率,整体耗电量又可减少许多。除此之外,新一代处理器不断加强与周边装置的连接速度与带宽,这也带动另一层面的效能提升。
藉由核心增加、让它们自动依照使用情况来调整运作状态,让单处理器的运用,达到相当于多颗处理器的效能,再加上频率速度的提升,以及制程技术的改进,现在我们对于处理器的使用,是足以面对如此大量运算数据的增加,而且耗电量不会因此提升。
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