데이터 센터의 인프라 제약을
해결하는 분산 시스템 솔루션
현재 데이터 센터의 단일 서버 플랫폼 내에서는 CPU의 DIMM 기반 메모리 확장과 GPU 메모리인 HBM의 용량 제약으로 대용량 메모리를 필요로 하는 연산이 제한됩니다.
이에 대한 해결책으로 서버를 기능별로 분리하고
(CPU 서버, Accelerator 서버, Memory 서버)
CXL 인터페이스로 연결한 분산 시스템
(Disaggregated System)이 제안되고 있습니다.
엑시나의 Acceleration Memory Pool은 이러한
분산 시스템 솔루션에서 자체 연산을 수행하는
메모리 서버의 역할을 합니다.
유연한 메모리 할당으로
시스템 효율을 증대
데이터 처리 규모가 커지고 더 많은 메모리가
요구됨에 따라 개별 시스템 내에서 유휴 메모리
(Stranded Memory)가 발생할 수 있습니다.
메모리 리소스를 필요에 따라 동적으로 할당하거나
해제할 수 있는 메모리 풀링 기능을 지원하여
유휴 메모리의 발생을 줄이고 시스템 효율을 높입니다.
SSD를 연결하여
Petabyte 스케일로 메모리 확장
SSD를 연결하여 메모리 확장 용량을 극대화한
Rack 스케일 Memory Pool은 데이터 센터의
총 소유 비용(TCO)을 획기적으로 감소시킬 수 있습니다.
데이터 센터의 인프라 제약을
해결하는 분산 시스템 솔루션
현재 데이터 센터의 단일 서버 플랫폼 내에서는 CPU의 DIMM 기반 메모리 확장과
GPU 메모리인 HBM의 용량 제약으로 대용량 메모리를 필요로 하는 연산이 제한됩니다.
이에 대한 해결책으로 서버를 기능별로 분리(CPU서버, Accelerator서버, Memory서버)하고
CXL 인터페이스로 연결한 분산 시스템(Disaggregated System)이 제안되고 있습니다.
메티스엑스의 Acceleration Memory Pool은 이러한 분산 시스템 솔루션에서
자체 연산을 수행하는 메모리 서버의 역할을 합니다.
유연한 메모리 할당으로
시스템 효율을 증대
데이터 처리 규모가 커지고 더 많은 메모리가 요구됨에 따라
개별 시스템 내에서 유휴 메모리(Stranded Memory)가 발생할 수 있습니다.
메모리 리소스를 필요에 따라 동적으로 할당하거나
해제할 수 있는 메모리 풀링 기능을 지원하여
유휴 메모리의 발생을 줄이고 시스템 효율을 높입니다.
SSD를 연결하여
Petabyte 스케일로 메모리 확장
SSD를 연결하여 메모리 확장 용량을 극대화한 Rack 스케일 Memory Pool은
데이터 센터의 총 소유 비용(TCO)을 획기적으로 감소시킬 수 있습니다.
w/o SSD-backed
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