Минимальное значение = max(1, logical_block_size/1024) 

Максимальное значение = max_hw_sectors_kb

Примечание: Максимальный размер I/O в Linux преимущественно применим к ядрам версии 4.x и выше. Рекомендуется проверить это в конкретном ядре вашей системы. Хотя впрочем очевидно - если у вас не какой-нибудь embedded, то ядро скорее всего будет выше 5.x

Важность в системах Linux

В Linux параметр максимального размера I/O существенно влияет на эффективность чтения и записи данных с устройств хранения. Он оказывает влияние на следующие аспекты производительности:

1. Баланс между пропускной способностью и задержками:

• Пропускная способность (Throughput): Крупные размеры I/O-запросов увеличивают общую пропускную способность ввода-вывода за счёт обработки больших блоков данных за одну операцию. Это снижает накладные расходы на обработку множества мелких запросов, особенно эффективно при работе с последовательными потоками данных (видеостриминг, резервные копии баз данных).

• Задержки (Latency): В то время как большие размеры I/O-запросов могут повысить пропускную способность для больших наборов наборов, они также могут увеличить задержку отдельных операций. Это происходит потому, что более крупные запросы требуют больше времени для завершения. Поэтому необходим баланс между улучшением производительности и допустимым уровнем задержек, особенно в чувствительных к задержкам интерактивных или real-time приложениях. В таких случаях предпочтительнее меньшие размеры запросов.

2. Использование CPU:

• Увеличение размера запросов уменьшает нагрузку на CPU, поскольку снижается число переключений контекста и прерываний, связанных с обработкой отдельных запросов ввода-вывода.

3. Использование памяти:

• Максимальный размер I/O влияет на объём выделяемой памяти под буферы ввода-вывода, что также отражается на общем использовании памяти системой.

Факторы, влияющие на максимальный размер I/O

Есть несколько факторов, которые влияют на максимальный размер запросов в Linux:

• Аппаратные ограничения: Значение max_sectors_kb не должно превышать аппаратные возможности накопителя (значение параметра max_hw_sectors_kb). Превышение аппаратного лимита может привести к ошибкам или снижению производительности.

• Драйверы устройств: Драйверы контроллеров хранения и накопителей могут задавать свои лимиты на размер запросов.

• Ограничения файловых систем: У разных файловых систем разные лимиты на размер запроса ввода-вывода.

• Параметры ядра Linux: Настройки блочных устройств ядра влияют на размер запроса.

Бенчмаркинг и мониторинг

Для определения оптимального размера I/O-запросов необходимо проводить тестирование (бенчмарки) и мониторить показатели производительности (например, с помощью утилиты iostat).

Рекомендуется учитывать:

• Red Hat советует, чтобы значение max_sectors_kb было кратно оптимальному размеру I/O и внутреннему размеру блока стирания устройства. Если таких данных нет, рекомендуется выставить значение, совпадающее с логическим размером блока устройства.

• Характеристики рабочей нагрузки: разные приложения выигрывают от разных размеров I/O.

• Особенности накопителя: HDD и SSD имеют разные оптимальные диапазоны размеров I/O.

• Ресурсы системы: доступная память и мощность CPU влияют на выбор оптимального размера I/O.

Практические аспекты настройки

Для настройки max_sectors_kb используется команда:

/sys/block/{device}/queue/max_sectors_kb

Например:

echo 256 | sudo tee /sys/block/sda/queue/max_sectors_kb

Данная команда устанавливает максимальный размер запроса в 256 КБ для диска /dev/sda. Перед изменениями желательно протестировать настройки на тестовой системе во избежание негативного влияния на производительность или стабильность системы.

Изменения параметра действуют только до перезагрузки системы. Чтобы изменения сохранялись, добавьте команду в rc.local или настройте сервис для применения параметров при загрузке.

Практическое исследование

Рассмотрим практический сценарий. Создадим лабораторную среду на Linux-сервере и проверим производительность диска. Нагрузку (IOPS) будем генерировать с помощью инструмента fio, а мониторинг производительности проводить с помощью утилиты iostat. Наша задача — оценить влияние параметра max_sectors_kb на производительность системы.

Среда для тестирования:

• Тип EC2-инстанса: c5.12xlarge

• EBS-том:

• тип: GP3

• размер: 20 GiB

• IOPS: 3000

• пропускная способность: 750 MB/s

• Операционная система: Amazon Linux 2

Проверка дисков и установка fio

Для начала проверим доступные диски:

Мы будем создавать нагрузку на диск nvme1n1 при помощи утилиты fio и параллельно мониторить производительность диска, в частности показатель IOPS. Если fio не установлен, используйте команды ниже:

Для Amazon Linux:

sudo yum install -y fio

Для Ubuntu:

sudo apt-get install -y fio

Запуск теста

Откройте два терминала одновременно:

Терминал 1: Генерируем нагрузку:

sudo fio --filename=/dev/nvme1n1 --rw=read --bs=256K --ioengine=libaio --direct=1 --name=volume-initialize

Терминал 2: Мониторим диск:

iostat 1 -d /dev/nvme1n1

Обратите внимание, что в команде fio мы задали размер запроса 256 KiB.

Наблюдения

На первом скриншоте видно, что утилита fio генерирует 1082 IOPS, однако утилита iostat показывает примерно 2164 IOPS (то есть в два раза больше).

Причина различий

Чтобы выяснить причину этого несоответствия, проверим значение параметра max_sectors_kb:

cat /sys/block/nvme1n1/queue/max_sectors_kb

Объяснение:

Инструмент fio создавал IOPS с размером 256 KiB, а max_sectors_kb был установлен на значение 128 KiB. В результате ядро Linux разбивало каждый запрос на два меньших запроса по 128 KiB каждый (256 KiB = 128 KiB × 2). Именно поэтому количество операций, регистрируемых iostat, было в два раза больше, чем указывал fio (1082 × 2 = 2164).

Важно: Увеличение числа запросов из-за неправильно настроенного max_sectors_kb может негативно повлиять на производительность сервера и привести к троттлингу производительности диска (например, EBS-тома), если число операций превышает базовый уровень IOPS.

Проверка максимального аппаратного лимита max_hw_sectors_kb

Проверим максимальное значение I/O, которое поддерживает наш сервер:

cat /sys/block/nvme1n1/queue/max_hw_sectors_kb

Результат: наш сервер поддерживает максимальный размер I/O-запроса в 256 KiB.

Попытка увеличения max_sectors_kb

Попробуем увеличить значение до 512 KiB:

echo 512 | sudo tee /sys/block/nvme1n1/queue/max_sectors_kb

Результат: Мы получили ошибку «Invalid argument» («Недопустимый аргумент»), так как указали значение, превышающее аппаратный лимит max_hw_sectors_kb.

Теперь установим допустимое значение 256 KiB:

echo 256 | sudo tee /sys/block/nvme1n1/queue/max_sectors_kb

Результат: Значение успешно изменено на 256 KiB.

Повторный запуск теста fio

Повторим тест командой:

sudo fio --filename=/dev/nvme1n1 --rw=read --bs=256K --ioengine=libaio --direct=1 --name=volume-initialize

Результат: После изменения параметра max_sectors_kb количество операций IOPS, отображаемое fio и iostat, совпало.

Заключение:

Максимальный размер I/O-запроса (max_sectors_kb) является мощным инструментом для тонкой настройки производительности дисковой подсистемы в Linux. Правильно подобранное значение позволяет оптимизировать производительность ввода-вывода и снизить нагрузку на CPU, однако следует учитывать возможное увеличение задержек и аппаратные ограничения. Любые изменения параметров производительности следует предварительно тестировать и внимательно анализировать перед внедрением в продуктивную среду. Это гарантирует стабильность работы системы и её оптимальную производительность в различных сценариях.

Пользователи, которым нужен производительный графический процессор в ноутбуке, часто встают перед дилеммой. Выбрать тонкую и легкую модель лэптопа, но при этом лишиться производительной графики? Или купить игровой ноутбук, но из-за массы и габаритов потерять в портативности? Для тех, кто хочет совместить и то, и другое, существует специальная категория устройств.

Большая внешняя видеокарта

В ограниченное пространство ноутбука непросто вместить мощную видеокарту. Главная проблема, которая всплывает — это охлаждение. Производительные модели могут потреблять далеко за сотню ватт. Охладить такой пыл в маленьком объеме непросто. Именно поэтому топовые игровые ноутбуки получаются габаритными и тяжелыми.

Внешний графический процессор для ноутбука — это обычная десктопная видеокарта, помещенная в специальную док-станцию. Станция обладает собственным блоком питания для подключения к розетке. К ноутбуку такие устройства подключается посредством Thunderbolt 3 — специального интерфейса с высокой пропускной способностью. Понятное дело, внешний графический процессор лишает ноутбук портативности.

Повышение графической производительности зависит от используемой видеокарты. В случае с флагманами можно добиться кратного роста. Это позволяет играть в требовательные игры и с комфортом работать с «тяжелыми» программами.

Как работают внешние графические процессоры

Внешняя видеокарта работает в системе точно так же, как внутренняя. Достаточно подключить ее и установить драйверы. Обычно драйвер сам переключает вычисления и 3D-нагрузку на внешнюю видеокарту. В некоторых случаях — например, при наличии у ноутбука дискретной видеокарты — придется немного повозиться. Придется вручную указывать предпочитаемый графический процессор в панели управления драйвера.

В продаже есть не только готовые продукты с уже установленными внутри видеокартами. Можно приобрести док-станцию с блоком питания и необходимой «начинкой», к которой видеокарту нужно докупать. В последнем случае нужно обратить внимание на две характеристики. Это мощность блока питания и максимальная длина карты, которую вмещает корпус. Если забыть про характеристики, либо карта не влезет физически, либо станции не хватит мощности.

Док-станции для внешних ГП могут иметь дополнительные разъемы для подключения внешних устройств. Например, USB, LAN, HDMI, DVI или Display Port. Большинство станций также передают энергию через Thunderbolt. Если ваша модель ноутбука способна питаться через данный разъем, собственное зарядное устройство при работе от сети не потребуется.

Производительность ГП

Ноутбучные видеокарты, несмотря на схожесть названий моделей с десктопными, обладают пониженной производительностью. Например, десктопная RTX3080 по характеристикам на голову опережает мобильную версию. В чем причина? Ноутбучные модели имеют более низкий тепловой пакет, и за счет этого — ощутимое ограничение мощности при нагрузке. Кроме того, некоторые модели имеют меньше исполнительных блоков, чем в десктопных аналогах.

Внешние видеокарты этих минусов лишены. Используются обычные десктопные модели, теплопакет которых искусственно не ограничен дополнительными факторами, количество блоков не урезано. Именно поэтому они показывают более высокую производительность.

Впрочем, есть ряд факторов, который ограничивают производительность внешних ГП. Главный из них — интерфейс подключения. Thunderbolt 3 предоставляет пропускную способность до 40 Гбит/c. При этом современные массовые графические ускорители используют PCI-E 3.0 x16 с пропускной способностью 128 Гбит/c. Флагманские модели  используют PCI-E 4.0 x16 с 256 Гбит/c. Это ограничивает производительность видеокарт — причем, чем мощнее карта, тем больше влияние на производительность. Вдобавок из-за узкого интерфейса при использовании в играх возможны подвисания и микрофризы. В некоторых игровых сценах данные просто не успевают вовремя поступать к ГП через упомянутое «бутылочное горлышко».

Вторым фактором, влияющим на производительность, становится центральный процессор ноутбука. Ноутбучные модели обладают более низкой частотой, в первую очередь — при длительных нагрузках. Так что игровая производительность в некоторых сценах будет упираться в ЦП.

Пара ложек дегтя

У внешних графических процессоров есть и свои недостатки. Прежде всего, из-за него ноутбук перестает быть портативным: для ГП требуется розетка. Следующий недостаток — большой вес и серьезные габариты. Док-станция должна вместить в себя полноценную видеокарту и блок питания на несколько сотен ватт. Такая «коробка» получается достаточно большой и тяжелой.

Третий недостаток — разъем.  Порт Thunderbolt есть далеко не на всех ноутбуках. Им оснащаются, как правило, дорогие модели. Так что к любому ноутбуку такую видеокарту не подключить.  А приобретать к недешевой внешней видеокарте еще и дорогой ноутбук — решение неочевидное. Сэкономить, покупая компоненты внешнего ГП по отдельности, тоже не получится. Док-станции сами по себе стоят немалых денег.

И, наконец, последний недостаток — описанные выше ограничения производительности.

Все это вкупе привело к тому, что ассортимент внешних графических процессоров невелик. Пользователей подобных девайсов тоже не очень много.

Кому пригодятся внешние ГП

Внешние видеокарты пригодятся:

●   Для игр. Десктопные модели быстрее ноутбучных. Итоговая производительность такой связки с топовым ГП будет чаще всего выше, чем у обычного игрового ноутбука.

●   Для работы с «тяжелыми программами», использующими ГП. Расчеты, 3D, рендер и работа с видео — при использовании внешнего графического процессора все это намного ускорится.

Главный плюс тандема ГП с ноутбуком — портативность последнего. Легкий и тонкий ноутбук с интерфейсом Thunderbolt можно носить с собой. А когда понадобится повышенная графическая производительность — сделать его стационарным, подключив к док-станции.

Несмотря на все недостатки, другого варианта получить максимум графической производительности для небольших ноутбуков не существует. Именно поэтому внешние графические процессоры все же заняли свою нишу на рынке.

В качестве накопителя - SSD KingSpec ёмкостью 1 Тб.

Замер производился с помощью программы CrystalDiskMark 6.0.2 x64.

Замер при прямом подключении.

* MB/s = 1,000,000 bytes/s [SATA/600 = 600,000,000 bytes/s]

* KB = 1000 bytes, KiB = 1024 bytes

Sequential Read (Q= 32,T= 1) : 557.430 MB/s

Sequential Write (Q= 32,T= 1) : 75.957 MB/s

Random Read 4KiB (Q= 8,T= 8) : 241.523 MB/s [ 58965.6 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 8,T= 8) : 70.648 MB/s [ 17248.0 IOPS]

Random Read 4KiB (Q= 32,T= 1) : 233.236 MB/s [ 56942.4 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 32,T= 1) : 65.813 MB/s [ 16067.6 IOPS]

Random Read 4KiB (Q= 1,T= 1) : 23.749 MB/s [ 5798.1 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 1,T= 1) : 46.392 MB/s [ 11326.2 IOPS]

Test : 1024 MiB [I: 99.1% (945.5/953.9 GiB)] (x5) [Interval=5 sec]

Замер при опосредованном подключении.

* MB/s = 1,000,000 bytes/s [SATA/600 = 600,000,000 bytes/s]

* KB = 1000 bytes, KiB = 1024 bytes

Sequential Read (Q= 32,T= 1) : 541.817 MB/s

Sequential Write (Q= 32,T= 1) : 74.714 MB/s

Random Read 4KiB (Q= 8,T= 8) : 281.256 MB/s [ 68666.0 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 8,T= 8) : 71.196 MB/s [ 17381.8 IOPS]

Random Read 4KiB (Q= 32,T= 1) : 261.632 MB/s [ 63875.0 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 32,T= 1) : 63.546 MB/s [ 15514.2 IOPS]

Random Read 4KiB (Q= 1,T= 1) : 24.258 MB/s [ 5922.4 IOPS]

Random Write 4KiB (Q= 1,T= 1) : 46.058 MB/s [ 11244.6 IOPS]

Test : 1024 MiB [I: 99.1% (945.5/953.9 GiB)] (x5) [Interval=5 sec]

Вывод.

Стоит отметить, что если проводить замер несколько раз, результат каждый раз будет незначительно различаться.

Так что замер показал, что разница в производительности - на уровне погрешности измерения, и по поводу потери скорости можно не переживать.

#intel #Arrowlake #Процессор

🎙 Подписывайтесь на ARCHiTECH