讀Intel Optane DC持久記憶體子產品的基本性能測量有感
導論
為什麼為寫這篇博文呢，主要是受現在工業界一種真實的NVM産品即Intel optane DC PMM今年4月份釋出以來，學術界和工業界持續廣泛關注，給NVM研究和實踐帶來了不一樣的沖擊。最顯耀的差別是真實的Optane DC PMM的讀延遲要顯著高于DRAM，而我們傳統用DRAM來模拟NVM都是認為NVM的讀延遲和DRAM相當，NVM寫延遲高于DRAM。受NVM界大拿加州大學聖地亞哥分校steven swanson團隊的影響，他們率先對optane DC PMM進行了測試，并寫了 basic Performance Measurements of the Intel Optane DC Persistent Memory Module一文，我不會詳細翻譯該文的很多細節，隻會對自己比較感興趣的内容進行一定的闡述，是以其他對此文感興趣的讀者可以自行下載下傳閱讀。
optane DC PMM基本介紹
Optane DC PMM的内部媒體據說是3D Xpoint，19年4月釋出産品；
采用DDR-T接口；
每個子產品容量有3類：分别為128GB、256GB和512GB；
對單一optane DC PMM，最大讀帶寬為6.6GB/s,而最大寫帶寬為2.3GB/s;
使用有2種模式：memory mode和 app direct mode；
Memory mode：當Optane DC PMM當作記憶體模式使用時，Optane DC記憶體對記憶體占用量較小的應用程式影響很小； 相對于DRAM，具有較大記憶體占用空間的應用程式可能會出現速度變慢的情況。特點是容易采納，無需對應用程式進行修改。
App direct mode：應用程式直接對optane進行讀寫通路；這種方式的持久記憶體更新操作直接繞過了核心和檔案系統，可以使應用程式程式設計人員獲得更大的性能提升。
以下slides來自清華大學舒繼武教授，舒老師的slides寫的比較簡明扼要，容易讀懂。
optane讀延遲
圖示相關符号說明：
PM-LDRAM：是采用本地DRAM進行PM模拟；
PM-RDRAM：是采用遠端DRAM進行PM模拟；
PM-Optane 或PM-3DXP：采用真實的optane DC持久記憶體；
參數具體說明英文版解釋可以參考舒老師的slides，如下所示
如下圖所示，對于随機讀來說，optane DC PMM比DRAM慢3倍；對于順序讀延遲來說，optane DC PMM比DRAM慢2倍。
optane DC PMM記憶體指令延遲
對于存儲指令和随後的重新整理操作，PM-LDRAM和PM-Optane之間幾乎沒有性能差異，而DRAM在加載順序方面優于Optane DC存儲器，如下圖所示，其中(L: Load, S: Store, N: non-temporal, F: clflush, O: clflushopt, W: clwb)。
Optane DC PMM記憶體帶寬
順序記憶體帶寬随着線程數的不同而有所變化。如下圖所示，顯示了執行讀取（左）或非臨時存儲（右）的線程數量不同時的記憶體性能。 請注意，Optane DC讀取與線程數的擴充很好，而寫入大概4個線程時就飽和了。遠端DRAM具有有趣的通路模式，由于總線帶寬的存在，峰值通路速度約為35 GB /秒。
寫在末尾
相信随着optane DC PMM的産品釋出，可以說是NVM或PM産品的元年；對于我們NVM或PM的研究者來說，者僅僅是個開始，而不是結束，還有太多的東西需要去探究。目前該産品還是比較貴的，随着工藝的改進和大批量的生産，相信未來價格肯定會有所下調。目前對于真實的NVM産品研究來說，還是比較燒錢的，沒有項目的支撐，用DRAM模拟也不乏是條康莊大道。我們以往都把NVM的讀延遲認為與DRAM相當，而寫延遲較差，然而optane DC PMM的讀延遲卻比DRAM差了2-3倍，這是需要注意的方面。本人也有一個問題提出來和大家一起交流下，Optane DC PMM的讀延遲沒有那麼好，能代表其他NVM媒體的讀延遲也沒有DRAM那麼好嗎？
時間倉促，先寫這麼多，後面有時間再補充。該文還有23個比較有趣的發現，讀者感興趣的話可以品讀原文。
另外推薦閱讀CSDN的另一篇關于optane DC PMM的博文 Intel Optane DC Persistent Memory Module (PMM)詳解。
安裝文檔見Quick Start Guide: Provision Intel® Optane™ DC Persistent Memory
詳細請參考
Basic Performance Measurements of the Intel Optane DC Persistent Memory Module，Joseph Izraelevitz, Jian Yang, Lu Zhang, Juno Kim, Xiao Liu, Amirsaman Memaripour, Yun Joon Soh, Zixuan Wang, Yi Xu, Subramanya R. Dulloor, Jishen Zhao, Steven Swanson