CN116466890A - 固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法 - Google Patents

固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及服务器综合运算速率提升方法技术领域，具体为固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，包括以下步骤，服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算；在缓存和RAM中搭载分级管理模块。本发明通过采用NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议，对固态硬盘进行数据传递的传递方式，达成了低延时、低功耗、高性能的效果，且在缓存和RAM中搭载分级管理模块，以此分级存储数据和指令，对高概率调用指令或数据，存储更小数据项级别RAM或缓存，提升了数据和指令的检索速度，且通过优化管理方法的方式，在指定条件下调整存储位置和清理缓存，达成缓存空间扩宽效果，提升了服务器综合运算速率。

Description

固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法
技术领域
本发明涉及服务器综合运算速率提升方法技术领域，尤其涉及固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法。
背景技术
服务器综合运算速率提升方法，是一种通过服务器虚拟化、升级服务器配置等方式，达成提升服务器运算速率的优化方法，其目的是为了提升服务器响应及运算速度，在现有服务器综合运算速率提升方法中，由于未考虑现有接口协议的更新因素，导致其接口协议依然基于传统AHCI协议进行数据传递，对数据传递效率造成了影响，且在缓存方向，没有设置合理的分级优化方法，导致服务器进行指令或数据调用时，往往需要花费更多检索时间，对综合运算速率造成了影响，需要进行改进。
发明内容
本发明提供了一种固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，包括以下步骤：
S1：服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算；
S2：在缓存和RAM中搭载分级管理模块；
S3：在数据调用过程中，基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理；
S4：在指令调用过程中，基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S1中，所述服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算包括存储设备、CPU、GPU和数据处理方法，所述存储设备具体为固态硬盘，所述存储设备的输出端与CPU的输入端通过NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议电性连接，所述CPU的输出端与GPU的输入端电性连接，所述CPU、GPU均包括RAM和缓存，所述RAM包括但不限于一级RAM、二级RAM，所述缓存包括但不限于一级缓存、二级缓存，所述RAM、缓存与数据处理方法相连接，所述数据处理方法包括记录组件。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S1中，所述服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算的步骤具体为：
S101：固态硬盘所存储数据基于NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议进行传递；
S102：基于数据处理内容，选定CPU或GPU处理运作；
S103：CPU或GPU处理运作时，基于级别顺序，调用RAM读取指令，并调用缓存临时存储数据；
S104：参照S101和S103，通过固态硬盘接口协议以及分级别存储调取的方式，扩宽缓存空间，提升服务器综合运算速率。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S2中，所述分级管理模块的输出端与RAM、缓存的输入端电性连接，所述分级管理模块的输出端与记录组件的输入端电性连接，所述分级管理模块包括缓存清理方法、缓存分级预设、RAM分级预设、动态分级方法，所述缓存清理方法的输出端与缓存分级预设的输入端电性连接，所述RAM分级预设的输出端与动态分级方法的输入端电性连接，所述RAM分级预设、动态分级方法的输出端与一级RAM、二级RAM……N级RAM的输入端电性连接，所述缓存清理方法、缓存分级预设的输出端与一级缓存、二级缓存……N级缓存的输入端电性连接。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S3中，所述基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理的步骤具体为：
S301：记录组件在数据处理过程中记录数据调用的逻辑值；
S302：缓存分级预设基于时间周期和调用频次数据，根据权重比例进行综合运算，获取各数据调用概率数据；
S303：基于各数据调用概率数据进行数据转移工作，并基于缓存负载状态，清理缓存。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S303中，所述基于各数据调用概率数据进行数据转移工作具体为，对缓存内数据设置级别逻辑，并基于各数据调用概率数据，更改缓存内数据设置级别逻辑，将调用概率高的数据转移至偏小数字级别的缓存，同时调用概率低的数据向偏大数字级别的缓存转移；
所述基于缓存负载状态，清理缓存具体为，设置缓存清理阈值，并在缓存总体存储数据量达到阈值时，执行缓存清理方法，优先清理偏大数字级别的缓存内所存储数据，释放缓存空间。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S4中，所述基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理的步骤具体为：
S401：基于RAM分级预设的级次设置，分级管理一级RAM、二级RAM……N级RAM；
S402：在动态分级方法中，通过时间轴模块化方式，获取单位时间；
S403：基于分类累加运算和比例运算，计算周期内指令调用数；
S404：基于周期内指令调用数进行指令转移工作，并基于清理组件执行指令清理工作。
如上所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其中，所述S404中，所述基于周期内指令调用数进行指令转移工作具体为，基于S403所得指令调用数，对RAM中所存储指令进行比较运算，如α指令的指令调用数高于β指令，则将α指令排序前移，并基于指令排序，对一级RAM、二级RAM……N级RAM中所存指令进行调整，将靠前指令移动至较小数据项的RAM中，靠后指令移动至较大数据项的RAM中；
所述基于清理组件执行指令清理工作具体为设置清理阈值，当某条指令的指令调用数低于清理阈值时，清理该条指令，释放RAM空间。
本发明实现的有益效果如下：本发明的目的：利用基于象群的优化方法来制定和建模云数据中心的虚拟机布局问题，旨在将虚拟机最优地放置在适当的物理主机上以减少能源消耗和最大化资源利用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的主要步骤示意图；
图2为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的数据传递流程图；
图3为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的步骤细化示意图；
图4为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的分级管理模块搭载框架图；
图5为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的分级管理模块运作流程图；
图6为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的步骤130细化示意图；
图7为本发明提出固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法的步骤140细化示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参见图1，本发明实施例一提供一种固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，具体包括：
步骤110、服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算；
请参阅图2，服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算包括存储设备、CPU、GPU和数据处理方法，存储设备具体为固态硬盘，存储设备的输出端与CPU的输入端通过NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议电性连接，CPU的输出端与GPU的输入端电性连接，CPU、GPU均包括RAM和缓存，RAM包括但不限于一级RAM、二级RAM，缓存包括但不限于一级缓存、二级缓存，RAM、缓存与数据处理方法相连接，数据处理方法包括记录组件。
具体地，请参阅图3，服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算，具体包括如下子步骤：
步骤S101、固态硬盘所存储数据基于NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议向服务器进行传递；
通过采用NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议，对固态硬盘进行数据传递的传递方式，相较传统AHCI协议，达成了低延时、低功耗、高性能的效果，且在缓存和RAM中搭载分级管理模块，以此分级存储数据和指令，对高概率调用指令或数据，存储更小数据项级别RAM或缓存，提升了数据和指令的检索速度，且通过优化管理方法的方式，在指定条件下调整存储位置和清理缓存，达成缓存空间扩宽效果，提升了服务器综合运算速率。
步骤S102、服务器基于数据处理内容，选定CPU或GPU处理运作；
由于CPU和GPU对于数据的处理能力不同，所以服务器基于数据处理内容，先计算固态硬盘的数据包传输指标，以及计算CPU和GPU的最大接收指标，然后基于固态硬盘数据包传输指标和最大接收指标，选定CPU或GPU处理运作。
采用公式计算数据包传输指标，其中，ψ为计算得到的数据包传输指标；θ为数据包的安全等级；Gi为数据包中的第i个关键特征(包括固态硬盘平均传输速率、固态硬盘存储量等)，λi为第i个关键特征的特征权重，i的取值为1到n，n为关键特征的总数；e＝2.718。
采用公式分别计算CPU或GPU的最大接收指标，其中，ζ为CPU或GPU的最大接收指标，φi为CPU或GPU的第i个接收通道的运行状态，若接收通道正常运行则φi＝1，若接收通道异常则φi＝0，Fi为第i个接收通道接收能力，αi第i个接收通道接收能力对应的特征权重。
计算出CPU或GPU的最大接收指标之后，选择CPU或GPU中最接近数据包传输指标的一个进行数据传输。
步骤S103、CPU或GPU处理运作时，基于级别顺序，调用RAM读取指令，并调用缓存临时存储数据；
步骤S104、通过固态硬盘接口协议以及分级别存储调取的方式，扩宽缓存空间，提升服务器综合运算速率。
返回参见图1，步骤120、在缓存和RAM中搭载分级管理模块；
请参阅图4至图5，分级管理模块的输出端与RAM、缓存的输入端电性连接，分级管理模块的输出端与记录组件的输入端电性连接，分级管理模块包括缓存清理方法、缓存分级预设、RAM分级预设、动态分级方法，缓存清理方法的输出端与缓存分级预设的输入端电性连接，RAM分级预设的输出端与动态分级方法的输入端电性连接，RAM分级预设、动态分级方法的输出端与一级RAM、二级RAM……N级RAM的输入端电性连接，缓存清理方法、缓存分级预设的输出端与一级缓存、二级缓存……N级缓存的输入端电性连接。
步骤130、在数据调用过程中，基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理；
请参阅图6，基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理的步骤具体为：
S301：记录组件在数据处理过程中记录数据调用的逻辑值；
S302：缓存分级预设基于时间周期和调用频次数据，根据权重比例进行综合运算，获取各数据调用概率数据；
S303：基于各数据调用概率数据进行数据转移工作，并基于缓存负载状态，清理缓存。
S302中，综合运算具体采用：推演获得/>其中P为概率数据，A为时间周期与其权重比例合集，B为调用频次数据与其权重比例合集。
S303中，基于各数据调用概率数据进行数据转移工作具体为，对缓存内数据设置级别逻辑，并基于各数据调用概率数据，更改缓存内数据设置级别逻辑，将调用概率高的数据转移至偏小数字级别的缓存，同时调用概率低的数据向偏大数字级别的缓存转移；
基于缓存负载状态，清理缓存具体为，设置缓存清理阈值，并在缓存总体存储数据量达到阈值时，执行缓存清理方法，优先清理偏大数字级别的缓存内所存储数据，释放缓存空间。
步骤140、在指令调用过程中，基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理；
请参阅图7，基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理的步骤具体为：
S401：基于RAM分级预设的级次设置，分级管理一级RAM、二级RAM……N级RAM；
S402：在动态分级方法中，通过时间轴模块化方式，获取单位时间；
S403：基于分类累加运算和比例运算，计算周期内指令调用数；
S403中，基于分类累加运算和比例运算具体采用：其中c为单位时间内某条指令的累加值，n为条件约束，即当所调取指令为c中所记录指令时，条件约束满足，k为累加运算常数项；基于比例运算具体采用/>其中，m为条件约束，即时间轴跳转至下一单位时间，条件约束满足，j为比例运算常数项。
S404：基于周期内指令调用数进行指令转移工作，并基于清理组件执行指令清理工作。
基于周期内指令调用数进行指令转移工作具体为，基于S403所得指令调用数，对RAM中所存储指令进行比较运算，如α指令的指令调用数高于β指令，则将α指令排序前移，并基于指令排序，对一级RAM、二级RAM……N级RAM中所存指令进行调整，将靠前指令移动至较小数据项的RAM中，靠后指令移动至较大数据项的RAM中；
基于清理组件执行指令清理工作具体为设置清理阈值，当某条指令的指令调用数低于清理阈值时，清理该条指令，释放RAM空间。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算；
S2：在缓存和RAM中搭载分级管理模块；
S3：在数据调用过程中，基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理；
S4：在指令调用过程中，基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理。
2.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S1中，所述服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算包括存储设备、CPU、GPU和数据处理方法，所述存储设备具体为固态硬盘，所述存储设备的输出端与CPU的输入端通过NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议电性连接，所述CPU的输出端与GPU的输入端电性连接，所述CPU、GPU均包括RAM和缓存，所述RAM包括但不限于一级RAM、二级RAM，所述缓存包括但不限于一级缓存、二级缓存，所述RAM、缓存与数据处理方法相连接，所述数据处理方法包括记录组件。
3.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S1中，所述服务器基于固态硬盘接口协议进行数据处理综合运算的步骤具体为：
S101：固态硬盘所存储数据基于NVME/PCIE协议、NGFF/SATA协议进行传递；
S102：基于数据处理内容，选定CPU或GPU处理运作；
S103：CPU或GPU处理运作时，基于级别顺序，调用RAM读取指令，并调用缓存临时存储数据；
S104：通过固态硬盘接口协议以及分级别存储调取的方式，扩宽缓存空间，提升服务器综合运算速率。
4.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S2中，分级管理模块的输出端与RAM、缓存的输入端电性连接，分级管理模块的输出端与记录组件的输入端电性连接，分级管理模块包括缓存清理方法、缓存分级预设、RAM分级预设、动态分级方法，所述缓存清理方法的输出端与缓存分级预设的输入端电性连接，所述RAM分级预设的输出端与动态分级方法的输入端电性连接，所述RAM分级预设、动态分级方法的输出端与一级RAM、二级RAM……N级RAM的输入端电性连接，所述缓存清理方法、缓存分级预设的输出端与一级缓存、二级缓存……N级缓存的输入端电性连接。
5.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S3中，所述基于缓存清理方法、缓存分级预设对缓存进行管理的步骤具体为：
S301：记录组件在数据处理过程中记录数据调用的逻辑值；
S302：缓存分级预设基于时间周期和调用频次数据，根据权重比例进行综合运算，获取各数据调用概率数据；
S303：基于各数据调用概率数据进行数据转移工作，并基于缓存负载状态，清理缓存。
6.根据权利要求5所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S303中，所述基于各数据调用概率数据进行数据转移工作具体为，对缓存内数据设置级别逻辑，并基于各数据调用概率数据，更改缓存内数据设置级别逻辑，将调用概率高的数据转移至偏小数字级别的缓存，同时调用概率低的数据向偏大数字级别的缓存转移；
所述基于缓存负载状态，清理缓存具体为，设置缓存清理阈值，并在缓存总体存储数据量达到阈值时，执行缓存清理方法，优先清理偏大数字级别的缓存内所存储数据，释放缓存空间。
7.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S4中，所述基于RAM分级预设、动态分级方法对RAM进行管理的步骤具体为：
S401：基于RAM分级预设的级次设置，分级管理一级RAM、二级RAM……N级RAM；
S402：在动态分级方法中，通过时间轴模块化方式，获取单位时间；
S403：基于分类累加运算和比例运算，计算周期内指令调用数；
S404：基于周期内指令调用数进行指令转移工作，并基于清理组件执行指令清理工作。
8.根据权利要求1所述的固态硬盘利用接口协议提高服务器综合运算速率的方法，其特征在于，所述S404中，所述基于周期内指令调用数进行指令转移工作具体为，基于S403所得指令调用数，对RAM中所存储指令进行比较运算，如α指令的指令调用数高于β指令，则将α指令排序前移，并基于指令排序，对一级RAM、二级RAM……N级RAM中所存指令进行调整，将靠前指令移动至较小数据项的RAM中，靠后指令移动至较大数据项的RAM中；
所述基于清理组件执行指令清理工作具体为设置清理阈值，当某条指令的指令调用数低于清理阈值时，清理该条指令，释放RAM空间。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117555672A (zh) * 2023-10-19 2024-02-13 南昌大学 一种基于象群优化的云计算动态虚拟机分配方法

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