インテル® Memory Resilience Technology
メモリー故障を分析・予測し、フォールトビットを分離するメモリー RAS テクノロジー。
インテル® Memory Resilience Technology の使用事例
多次元モデルとアルゴリズムを通じて、メモリーエラーをマイクロアーキテクチャー・レベルで取り出し、分析します。インテル® Memory Resilience Technology は、次のような用途に使用できます。
- 不良メモリー部品の検出とレポート。
- フォールトビットを分離するための予測ページのオフライン化。
- 不必要な DIMM の交換とメンテナンスの労力を削減。
- 電子廃棄物の削減と電気部品の寿命を延長。
ケーススタディー/ホワイトペーパー
SK hynix: インテル® Memory Resilience Technology
予測メモリー故障分析に人工知能を使用することで、データセンターはメモリーエラーを削減することができます。
Tencent: Tencent におけるインテル® Memory Failure Prediction
インテル® Memory Failure Prediction は、オンライン機械学習を通じてメモリーの信頼性を向上させ、ダウンタイムを短縮します。
Meituan: インテル® Memory Failure Prediction が信頼性を改善
インテル® Memory Failure Prediction は、機械学習を用いてハードウェア障害の発生前にメモリー故障の可能性について警告を送信し、ダウンタイムの影響を軽減します。
Alibaba Cloud: インテル® Memory Resilience Technology が DDR5 の信頼性を向上
BMC における AI 支援による故障分析により、Alibaba Cloud は DDR5 メモリーの信頼性を最大限に高めることが可能です。
ByteDance: 修正不可能なメモリーエラー防止のための、故障認識予測ガイド付きページのオフライン化
ByteDance の実証的な評価において、故障認識予測ガイド付きページのオフライン化により、従来の OS ポリシーよりも 20 倍多くの UE を防止。
Samsung: データセンターにおけるメモリー信頼性の向上
インテル® Memory Resilience Technology は、微粒テレメトリーと人工知能を使用した予測故障分析とインテリジェントな防止により、データセンターにおけるメモリーエラーを削減します。
記事とホワイトペーパー
Using AI to Boost Data Center Uptime and Lower TCO (AI を使用したデータセンター・アップタイムの改善と TCO の削減) (仮訳)
2021年2月9日 | George Clement、Zachary Bobroff
How Memory Failure Prediction Keeps Data Centers and the Digital Economy Up and Running (メモリー故障予測が、データセンターとデジタル経済を稼働させ続ける方法) (仮訳)
2020年12月3日 | Jeff Klaus、Data Center News
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インテル® MFP を使用することで提供されるメモリー故障予測は推定結果であり、システム・ハードウェア、ソフトウェアまたは構成の違いにより異なる場合があります。結果は、メモリー故障の可能性を予測するために多次元モデルとアルゴリズムを利用して導き出されるもので、メモリー故障について表すものでも保障するものでもありません。