진짜 개별로일듯 시발
NUMA 환경에서도 오토누마랑 MGLRU랑 TPP랑 셋이서 맞짱까면서 결과 좆대로 좆대로 나오는데
일반 프로그램이나 그런거 돌리면 어떤결과가 나올지 전혀 감이 안옴 ㄹㅇ ㅋㅋ
CXL 쓰면 프로그램 성능이 반토막 나는건 둘째치고 느린 성능에 대해서 swap 플래그나 그런게 안터지니까 타임아웃 걸리는 일이 허다해서 일일히 워크로드 수정하는데
이게 맞나 싶네
지금쓰는게 gen5 16레인에 부착하는 CXL 모듈인데
데스크톱 CPU에서 CXL 지원한다고 하면 이거 한번 꽂아서 테스트해볼법하긴한데 진짜 모르겠다 ㄹㅇ
이게 도당체 무슨말이야
DRAM이 확장이 불가능하니 PCIe 인터페이스로 확장하면 되겠구나 -> CXL
@엄붕 고마워요 슾붕 웨건
@엄붕 근데 그럼 딸5를 pcie에 박아서 쓴다는거임??
ㅇㅇ CXL 인터페이스 장치에 DDR5 달아서 사용함
지금 쓰고있는 CXL 모듈은 DDR5 4개 달 수 있음
@지갑이아파요 D4도 있다구~☆
@АSМL 할배는 빠져있어
@엄붕 근데 pcie 에다 쓰면 레이턴시는 괜차늠??
@지갑이아파요 그래서 다같이 대규모 풀을 만든다는 선택지도 있지만 티어링이라는 선택지도 있죠 연구자들은 고생할지 모르겠지만 일반인 관점에선 재미 그 자체
@지갑이아파요 이런거 좋아하면 대학원으로
@АSМL 안이요 안조아해요 저리가세요
레이턴시에 문제 엄청 큼 레이턴시는 2배차인데 막상 램이랑 다르게 채널 하나쓰니까 실제로 성능은 86~73% 가량 떨어짐
그래서 DRAM에 Hot한 folio 적재 // CXL에 Cold한 folio 적재 이 주제로 몇년동안 연구하는거임 CXL이 캐퍼시티는 엄청 키워주긴하는데 그거 빼면 다 단점임
@엄붕 깡 용량에 대한 장점을 얻고 나머지를 버리는게로구나
ㅇㅇ 마즘 깡용량은 이득임 그래서 swap보단 빠르지만 Dram 보다 느림
그치만 지원 안 했죠
시장에는 8레인만 쓰는 디바이스들이 더 많아서 실 사용자 입장에서는 성능 더 떨어질껄? - dc App