ARM introduceert Cortex-R82 chipset voor computational storage

Abonneer je gratis op Techzine!

ARM heeft een specifieke chipset, de Cortex-R82, gelanceerd die speciaal is ontworpen voor computational storagesystemen. Hiermee kunnen klanten eenvoudiger en veel snelle direct berekeningen en analytics uitvoeren binnen hun storage-omgevingen.

Met de nu uitgebrachte Cortex-R82 richt ARM zich direct op de huidige trend van computational storage. Deze technologie maakt het mogelijk dat binnen een storage device de data wordt verwerkt, de Cortex-R82 bevindt zich in het storage-device. In plaats van dat de data voor verwerking vanaf de disks naar een aparte processor moet worden gestuurd, zorgt computational storage ervoor dat in de disks ingebouwde (read/write) controller zelf deze data verwerkt. Dit scheelt flink in latency en prestaties.

Computional storage is daardoor vooral geschikt voor het versnellen van latencygevoelige workloads. Denk hierbij aan machine learning-oplossingen en realtime analytics-applicaties.

Cortex-R82 specificaties

De Cortex-R82 is specifiek ontworpen om te dienen als de controller voor computational storage-apparatuur. De 64-bit Cortex-R processor kan tot acht processing cores bevatten, al naar gelang welke soorten workloads klanten op de storage controller willen draaien. Deze configuratie moet dan tot twee keer de performance bieden dan de eerste versie van de R8-processors van ARM.

Daarnaast levert de ARM-processor tot maar liefst 1 TB aan DRAM voor geavanceerde dataprocessingtaken binnen storage-applicaties.

Linux-distributie mogelijk

De uitgebreide rekenkracht maakt het ook mogelijk de Cortex-R82 een complete (zakelijke) Linux-distributie te draaien. Hierdoor kan de chipset zelf diverse applicaties of zelfs applicatie-omgevingen draaien binnen het storage device. Denk daarbij onder meer aan Kubernetes of Docker.

Extra functionaliteit van de ARM Cortex-R82 processor voor machine learning is mogelijk door de processor uit te breiden met de Neon machine learning-technologie van ARM. Deze technologie moet de prestaties van neurale netwerken tot veertien keer verhogen in vergelijking met de vorige generatie R8-processors.

Gebruik

ARM ziet het gebruik van de processor vooral voor storage devices en applicaties in IoT- en edge-omgevingen. Toepassingen zijn onder meer het versnellen van database-operaties en snellere video transcoding voor het streamen van video in verschillende bitrates.

Verder is de Cortex-R82 processor zeer geschikt voor situaties waarbij het noodzakelijk is grote hoeveelheden data snel te offloaden en te verwerken voor realtime analytics, zoals aan boord van vliegtuigen.