IBMs egne <a target=_blank href="http://commerce.www.ibm.com/cgi-bin/ncommerce/CategoryDisplay?cntrfnbr=1&cgrfnbr=2048960&cgmenbr=1&cntry=840&lang=en_US">Netfinity-servere</a> er antagelig de første maskinene som får nyte godt av den nye brikken.
IBMs egne Netfinity-servere er antagelig de første maskinene som får nyte godt av den nye brikken.Vis mer

IBM-teknikk dobler minnet med tilleggsbrikke

Med en nyutviklet teknikk kan minnet i servere dobles med en spesiell tilleggsenhet. Enheten er foreløpig bare klar for servere, men IBM varsler også at løsningen kan tilpasses vanlige PCer.

Den nye teknologien har fått navnet IBM Memory eXpansion Technology (forkortes MXT), og er først og fremst tiltenkt selskaper som drifter store Internett-servere. Slike selskaper bruker naturlig nok enorme summer på RAM, og i følge IBM kan de nå altså kutte disse kostnadene i to.

Hurtigminne og komprimering

Den nye løsningen består både av et intelligent hurtigminne (eng. cache) og komprimering i minnet. Den nye hurtigminne-løsningen plasserer data som aksesseres mye så lett tilgjengelig som mulig, mens data som ikke aksesseres så ofte komprimeres direkte i RAM. Dette gir opp til en dobling i tilgjengelig minne når det gjelder dataene som komprimeres.

Har du jobbet med Winzip, vet du jo at det tar tid å pakke ut data. Men MTX vil, i følge IBM, kunne pakke ut data i RAM på nanosekunder, så selve pakkingen og utpakkingen vil derfor ikke påvirke ytelsen. IBM har faktisk utviklet en helt ny maskinvarebasert komprimeringsalgoritme til MTX ,for å gjøre pakking og utpakking så rask som overhodet mulig.

Men hva med vanlige PCer?

Pressemeldingen fra IBM varsler bare at teknologien vil kunne tilpasses vanlige PCer etter hvert, men det er ikke oppgitt noen lanseringsdato. Dette har nok også sammenheng med at besparelsen er enorm på servere og bare moderat på vanlige PCer.

Serverminne er betydelig dyrere enn PC-minne, og siden produsentene av store nettservere snakker om gigabyte i stedet for megabyte når de oppgir minnet, sier det seg selv at det er her besparelsene er størst.

Mer info: IBM