Sandisd-कन दिनमा धेरै पटक मात्र घटाउनुहोस् घण्टा SPRandom ले एउटा मात्र पूर्ण ड्राइभ लेखन प्रयोग गरेर स्थिर स्थिति प्रदर्शन प्राप्त गर्दछ ओपन सोर्सिङ SPRandom ले हाइपरस्केलरहरूलाई छिटो डिप्लोय विकल्पहरू दिन्छ
id=”elk-6e73c24b-1133-4598-9983-ac4130f7d51d”>Sandisk ले एउटा प्रमुख एल्गोरिथ्म ओपन सोर्स गरेको छ जसले ठोस-स्टेट ड्राइभहरू (
SSDs )।
SanDisk Pseudo Random (वा SPRandom) ले ड्राइभलाई स्थिर-राज्य सञ्चालनको लागि ड्राइभ तयार गर्नको लागि आवश्यक समयलाई 160 घण्टाभन्दा बढी घण्टा घटाउँछ। id=”elk-seasonal” class=”paywall” aria-hidden=”true”/>
परम्परागत प्रि-कन्डिसन विधिहरूले क्रमिक र अनियमित अपरेशनहरू प्रयोग गरेर ड्राइभको कुल क्षमताको दुई वा बढी गुणा डेटा लेख्न आवश्यक हुन्छ। तर नयाँ एल्गोरिदमले प्रत्येक तार्किक ठेगानामा एक पटक मात्र लेख्छ, सम्पूर्ण प्रक्रिया मूल समयको पाँच प्रतिशत भन्दा कममा पूरा गर्दै।
. केन्द्रहरू र एआई वर्कलोडहरू
बाकसमा ताजा एसएसडीहरूले चर प्रदर्शन देखाउँछन्, जबसम्म उनीहरू प्रि-कन्डिसन भनिने प्रक्रियामा जान्छन् जसले तिनीहरूको व्यवहारलाई स्थिर बनाउँछ, ड्राइभ
प्रक्रियालाई स्थिर बनाउँछ। फोहोर सङ्कलन, पहिरन लेभलिङ प्रबन्ध गर्दछ, र भण्डारण क्षेत्रमा ओभर-प्रोभिजन ब्लकहरू वितरण गर्दछ।
ड्राइभको IO कार्यसम्पादन उत्पादन प्रयोगको लागि अनुमानित र भरपर्दो हुनु अघि यो पृष्ठभूमि गतिविधि स्थिर स्थितिमा पुग्नै पर्छ।
128 TB ड्राइभको परम्परागत पूर्व कन्डिसनिङले लगभग 160 दिन वा स्यान्डोम पूरा गर्न 160 दिन भन्दा बढी समय लाग्छ। 6.5 घण्टामा एउटै काम।
एक 256 TB ड्राइभमा 250 घण्टा, लगभग 10.5 दिन, परम्परागत विधिहरू प्रयोग गरी आवश्यक छ, जबकि SPRandom फेरि प्रभाव
घण्टामा समाप्त हुन्छ। Sandisk को SPRandom ले प्रि-कन्डिसनिङ समयलाई 95% र 97.4% को बीचमा घटाएको छ।
SPRandom एल्गोरिदमले प्रत्येक खण्डको लागि अपेक्षित ओभर-प्रोभिजनिङसँग मिल्दोजुल्दो ओभरल्यापको मात्राको साथ ड्राइभलाई ओभरल्यापिङ खण्डहरूमा विभाजन गर्छ। data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-2 pb-0 mb-4″>
. जसको अर्थ लचिलो IO परीक्षक हो, यसले सम्पूर्ण भण्डारण उद्योगमा यसलाई स्वतन्त्र रूपमा उपलब्ध गराउँछ।
यो AI को लागी महत्त्वपूर्ण छ तर तपाइँको गेमिङ PC को लागी होइन
Hyper-inscaleline=”a-inscaleline” href=”https://www.techradar.com/pro/best-data-center-proxies” data-url=”https://www.techradar.com/pro/best-data-center-proxies” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/pro/best-data-center-proxies”>डेटा केन्द्रहरू र एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर अपरेटरहरूले ठूलो मात्रामा SSD हरू किन्छन् र तिनीहरूलाई सकेसम्म चाँडो उत्पादनको लागि तयार हुनुपर्छ।
प्रि-कन्ट्रोल ड्राइभमा सीधा कम समय र छिटो ट्रान्सप्लोमेन्ट ड्राइभमा 150 घन्टा भन्दा बढी सेभ गर्दै क्लाउड प्रदायकहरूका लागि लागतहरू।
एआई कार्यभारहरू भण्डारण कार्यसम्पादन परिवर्तनशीलताको लागि विशेष रूपमा संवेदनशील हुन्छन् किनभने प्रशिक्षण र अनुमान कार्यहरूले समानान्तर रूपमा काम गर्ने हजारौं ड्राइभहरूमा लगातार IO व्यवहारको माग गर्दछ। data-url=”https://www.techradar.com/computing/gaming-pcs/best-gaming-pc” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/computing/gaming-pcs/pc drive with सिंगल खर्च, gaming-pcs/b> नयाँ SSD लाई पूर्व-कन्डिसन गर्नु भनेको अन्तिम प्रयोगकर्ताको अनुभवसँग मात्र सान्दर्भिक छैन।
प्रविधिले ठूलो मूल्य प्रदान गर्दछ, तर औसत उपभोक्ताले कहिले पनि फरक याद गर्दैनन्।
एल्गोरिथ्म खोल्ने स्यान्डिस्कको निर्णय साँच्चै उदार छ, तर लाभार्थीहरू डेटा सेन्टरमा राखिएका छन्। गणित चलाख छ, समय बचत वास्तविक छ, र AI पूर्वाधारमा प्रभाव पर्याप्त हुन सक्छ।
तथापि, तपाइँको गेमिङ पीसी सधैं जस्तै काम गरिरहनेछ, र यो ठ्याक्कै बिन्दु हो।
Blocksandfiles
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em> प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय।
