Идея создания накопителей данных с прямым Ethernet-подключением появилась несколько лет назад. И в этом году, в рамках мероприятия Flash Memory Summit 2019, компании Toshiba и Marvell показали рабочий образец твердотельного накопителя с поддержкой подключения NVMe-oF (NVMe over Fabric).
Представленный накопитель построен на 96-слойных микросхемах памяти 3D NAND компании Toshiba (BiSC NAND), а в его основе лежит новый чип Marvell 88SS5000, разработанный специально для таких устройств. В данном решении компания Marvell объединила сетевой контроллер и контроллер для твердотельного накопителя.
Marvell 88SS5000 имеет восемь каналов 800 MT/s для подключения к микросхемам флеш-памяти суммарным объёмом до 8 Тбайт памяти. К SSD-части можно отнести DRAM-контроллер с поддержкой до 8 Гбайт ECC-памяти (LP)DDR4-2400. С другой же стороны имеется два 25-гигабитных сетевых интерфейса с поддержкой RDMA-протокола RoCE v2. В состав чипсета входят четыре ядра ARM Cortex-R5 и DMA-контроллер.
Чтобы продемонстрировать возможности своего контроллера, Marvell объединилась с Toshiba и привезла на выставку уже полностью рабочий продукт. Сам SSD выглядит как обычный 2,5-дюймовый накопитель, но он помещён на плату-адаптер, на которой имеется два модуля SFP28 для обеспечения подключения 25 GbE. Данное решение демонстрирует скорость передачи данных выше 21 Гбит/с (теоретический пик равен 24 Гбит/с) и обеспечивает производительность более 650K IOPS.
Конечно, это лишь демонстрационный образец, и в итоге накопители с поддержкой NVMe-oF будут в привычных форм-факторах: E1.L или E1.M, U.2 и других. Такие накопители облегчают масштабирование за счёт использования Ethernet-структуры вместо PCIe и отсутствия зависимости от хоста. По сути, накопители с прямым подключением через Ethernet уменьшают необходимость в огромном количестве линий PCIe на процессор.
Получить пользу от подобных накопителей могут, например, ускорители. NVIDIA на днях представила технологию GPUDirect Storage, которая подразумевает подключение удалённых и локальных NVMe-хранилищ непосредственно к картам, в обход CPU и системной RAM. В перспективе такой подход позволит избавиться от последних при построении вычислительных платформ.
Понравилась статья? Ставь лайк и подписывайся на наш канал :)