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Cómo alcanzar 11 millones de IOPS y 66 GiB/s de rendimiento en una estación de trabajo Threadripper

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Achieving 11M IOPS and 66 GiB/s IO on a Single Threadripper Workstation (2021)

Descubre cómo maximizar el rendimiento de entrada/salida en una estación de trabajo AMD Threadripper Pro utilizando almacenamiento NVMe PCIe 4. 0, optimizando configuraciones de hardware y software para lograr velocidades impresionantes en discos modernos.

En la era actual de la informática, donde los sistemas requieren velocidades de procesamiento y transferencia de datos cada vez más elevadas, las estaciones de trabajo han evolucionado para cumplir con estas demandas extremas. Un ejemplo destacado es el logro de 11 millones de IOPS y un rendimiento de entrada/salida de 66 GiB/s en un único equipo basado en AMD Ryzen Threadripper Pro, demostrando que es posible alcanzar niveles de rendimiento excepcionales sin necesidad de recurrir a complejas arquitecturas distribuidas o clusters en la nube. La base de esta hazaña tecnológica se encuentra en la sinergia entre hardware moderno, especialmente CPUs con arquitectura avanzada, múltiples canales de memoria y una abundancia de carriles PCIe 4.0, combinados con unidades de estado sólido NVMe que aprovechan al máximo la capacidad del bus PCIe. Un elemento crucial es la selección adecuada del procesador, que en este caso es un AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX con 16 núcleos basados en la microarquitectura Zen 2 y una frecuencia base superior a 3.

9 GHz. La ventaja de esta CPU no solo radica en su cantidad de núcleos, sino también en el soporte para ocho canales de memoria DDR4 3200 ECC RDIMM y la disponibilidad de hasta 128 líneas PCIe 4.0. Las líneas PCIe permiten una comunicación rápida y directa entre componentes, y cada línea PCIe 4.0 ofrece aproximadamente 1.

969 GB/s de ancho de banda en cada dirección, lo que se traduce en cerca de 250 GB/s teóricos en el conjunto. Esto hace posible conectar múltiples dispositivos de almacenamiento NVMe de alta velocidad sin crear cuellos de botella significativos. El almacenamiento es fundamental en esta configuración. Se seleccionaron múltiples SSD Samsung 980 Pro PCIe 4.0 NVMe, conocidos por su controlador de última generación capaz de gestionar verdaderas velocidades PCIe 4.

0, alcanzando hasta 7.000 MB/s en lectura secuencial y 5.000 MB/s en escritura. La elección de 8 unidades de 1TB para datos y dos de 500GB para arranque y sistema, más un Intel Optane 905P de baja latencia para operaciones específicas, permite saturar la conectividad PCIe y distribuir cargas para maximizar el rendimiento. Para evaluar la capacidad del sistema, se utilizaron pruebas de I/O intensivo con la herramienta fio sobre Linux, aprovechando io_uring para un procesamiento asincrónico eficiente.

Las pruebas iniciales con una solo unidad mostraron ya cifras que superaban la capacidad nominal del SSD, alcanzando más de un millón de IOPS con bloques de 4kB y un rendimiento adicional con operaciones de lectura secuencial de gran tamaño. Estos números son posibles gracias a que el CPU es capaz de gestionar múltiples hilos paralelos de trabajo, disipando los límites de un solo proceso. El manejo eficiente del sistema operativo es clave para no desperdiciar ciclos de CPU en tareas innecesarias. Por ello, se evitan las operaciones de caché del sistema mediante el uso de acceso directo (O_DIRECT), controlando la latencia en el paso de datos entre disco y memoria. Las pruebas confirmaron que el acceso con caché ligada consume un elevado uso de CPU y puede incluso reducir el rendimiento efectivo debido a contenciones y actividad concurrente en la administración del cacho de páginas.

Otro aspecto delicado es la configuración del planificador de I/O. En dispositivos NVMe modernos, el scheduler se deshabilita por defecto para evitar la sobrecarga en la multiplexación de operaciones, dada la uniformidad en la latencia y la capacidad interna del dispositivo para manejar múltiples comandos simultáneamente. Culminar en esta configuración garantiza que el software no introduzca latencias o procesamiento de orden inútil que pueda afectar a la capacidad real del hardware. El rendimiento sostenido del sistema completo con las diez unidades NVMe simultáneamente exigió optimizaciones adicionales a nivel de BIOS y hardware. Fue necesario configurar manualmente la bifurcación de las líneas PCIe para asegurar que los adaptadores Quad SSD (cada uno soportando cuatro unidades M.

2) recibieran suficiente canalización de datos sin interferencias ni cuellos de botella. Cambios como la activación forzada de PCIe 4.0 en lugar de la detección automática y la redistribución física de los adaptadores para aprovechar distintas raíces PCIe fueron esenciales. Los perfiles de uso indicaron que la CPU operaba al 100 % bajo cargas extremas con procesos múltiples, y que el uso de un único proceso para manejar todos los discos no era eficiente debido al overhead en la gestión interna. Por esta razón, se ejecutaron múltiples procesos de fio para paralelizar mejor la carga de trabajo y repartir la presión entre núcleos y subprocesos, aumentando la eficiencia total y alcanzando así los 11 millones de IOPS en total con un rendimiento constante de 42 GiB/s en cargas de 4kB.

El ajuste final al cambiar a tamaños de bloque más grandes, como 512kB, demostró que la capacidad máxima de ancho de banda era aún mayor, llegando a los 66 GiB/s mientras el porcentaje de utilización CPU se mantenía casi en reposo. Esto es indicativo de que el procesamiento de datos y la transferencia física por bus PCIe se convierte en el limitante, y que la arquitectura del sistema es capaz de escalar y transportar grandes volúmenes con mínima intervención del procesador en estas condiciones. Este hito demuestra que la combinación adecuada de procesador, memoria, almacenamiento y configuración del sistema operativo puede ofrecer niveles de rendimiento antes reservados para soluciones de alta gama distribuidas en múltiples servidores. Para cargas de trabajo intensivas en I/O, como bases de datos de alta velocidad o análisis de big data, una sola estación de trabajo puede ser una alternativa viable y rentable frente a clusters más complejos, siempre y cuando se configure correctamente. Finalmente, este caso pone en relieve la importancia de entender las interacciones entre hardware y software para optimizar recursos.

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