コンピュータサイエンス、組み込まれたシステム、および高性能インターコネクションの分野で22年以上の経験を持つシニア・シニア・エンジニアであるロヒット・シンドゥは、最近授与された米国特許US11237760B2で、ストレージ業界で重要なマークを成し遂げた「データストレージデバイスのパフォーマンスメトリックの測定」です。シンドゥのキャリアは、技術的な深さ、イノベーション、そしてPCIe Express、CXL、MCTP、およびNVMeストレージ技術における最先端の進歩への情熱によって定義されています。このマイルストーン特許に加えて、シンドゥは、PCIe、CXL、MCTPおよびMCTPの分野 Embedded, Memory and Storage Innovation に専念したキャリア Rohit Sindhuの専門職歴は20年以上に渡り、ハードウェアおよびソフトウェア分野の専門知識で広く認められ、テキサス大学ダラス大学のコンピュータサイエンスの修士号を取得し、NITSurat、Gujarat、インドのコンピュータエンジニアリングの学士号を取得し、ミッションの重要なアプリケーションのための埋め込まれたシステムの開発、PCIe、MCTP、CXLプロトコルスタックのアーキテクチャーソリューション、およびメモリ&ストレージパフォーマンス、可用性、管理性、信頼性におけるイノベーションの推進に貢献しています。 Sindhuの技術的リーダーシップとメンターシップは、業界全体のチームと製品に影響を与えました。彼は複雑なエンジニアリングの課題と実用的な、スケーラブルなソリューションの間のギャップを埋めることで知られています。長年にわたり、彼はファームウェア開発やシステム・オン・チップの設計から高度なデバッグシステムや高速相互接続プロトコルまで、さまざまなプロジェクトに取り組んできました。 シニア・シニア・エンジニアとして現在の役割を果たし、シンドゥは高速相互接続とデータストレージの交差点に焦点を当て、現実世界のボトルネックに対処し、次世代のコンピューティングプラットフォームを可能にするソリューションを開発し続けています。 Sindhuはまた、テクノロジーコミュニティのアクティブなメンターであり、思考リーダーです。彼は定期的にストレージトレンド、PCIeおよびCXLの進歩、および埋め込まれたシステムの設計のためのベストプラクティスについての洞察を共有しています。 US11237760B2: NVMe 遅延測定のためのバーを上げる Sindhuの特許「データストレージデバイスのパフォーマンス指標の測定」は、伝統的なソフトウェアベースのツールに共通する不正確さや不正確さを導入することなく、高速PCIe環境におけるNVMeコマンドの遅延を正確に測定するという、ストレージ業界における長期的な課題に対応しています。 The Problem: Latency Measurement in Modern Storage(現代のストレージにおける遅延測定) 今日のデータ主導の世界では、NVMeベースのストレージシステムのパフォーマンスは、クラウドコンピューティングや人工知能からリアルタイムの分析やエッジコンピューティングに至るまで、アプリケーションの応答性、サービスの品質(QoS)、およびインフラの全体的な効率に直接影響を与えます。 伝統的な遅延測定方法は、しばしばソフトウェアに基づいており、重要な観測上限を導入し、結果を歪曲し、ストレージデバイスの本当のパフォーマンス特徴をキャプチャできないことがあります。 Sindhu's Solution: An FPGA-Accelerated Approach シンドゥーのソリューション Sindhuの特許の方法は、FPGAベースのハードウェアロジクスを活用して、ホストとストレージデバイス間のPCIeトランザクションをパシブリックに監視し、個々のNVMeコマンドのライフサイクルを正確にタイミング化します。 Step-by-Step ブレイクダウン : The host system initiates the process by creating a dedicated Submission Queue (SQ) and Completion Queue (CQ) pair for latency measurement. This isolation prevents interference from other I/O operations. The start addresses and lengths of these queues are configured in the FPGA’s test logic. Queue Pair Creation : The host queues an NVMe command and rings the doorbell, prompting the device to fetch the command from the SQ. Command Injection : The device issues a PCIe Transaction Layer Packet (TLP) to fetch the command. The FPGA’s snooping logic monitors for read requests within the SQ address range, retrieves the transaction Tag (a unique identifier for the transaction), and records it internally. PCIe Transaction Snooping : As the FPGA continues monitoring, it matches the Tag in subsequent response packets, extracts the NVMe command ID from the TLP payload, and starts a high-resolution latency timer—typically driven by FPGA clock cycles in the nanosecond range. Tag Matching and Timer Start : The FPGA then watches for command completion responses in the CQ address range. When the NVMe command ID in the completion response matches the saved command ID, the timer stops, and the measured latency is reported back to the host. Completion Monitoring and Timer Stop このアプローチは、パフォーマンスメトリクスをナノ秒レベルの精度で記録し、ホストまたはデバイスの正常な動作に影響をゼロにすることを保証し、既存の方法に比べて重要な進歩です。 技術的利点と業界の影響 Sindhuの発明は、従来のソフトウェアおよびハードウェアベースの測定ツールに比べていくつかの重要な利点を提供しています。 Zero Observational Overhead: FPGA は PCIe バス上で被動的に動作し、ホストおよびデバイスのワークロードに影響を与えません。 プロトコル・アグノスティックとスケーラブル: NVMe に最適化されているものの、アドレス範囲を再構成し、コマンドパッシングの論理を再構成することによって、CXL.io のような新規標準を含む PCIe ベースのプロトコルに適応できます。 Multi-Command Parallelism: FPGA の複数のタグを同時に追跡する能力は、多くの NVMe コマンドで同時に遅延測定を可能にします。 : The solution can be implemented as standalone hardware or embedded within Smart NICs, computational storage devices, or CXL-attached memory controllers. Integration Flexibility ストレージ生態系全体のアプリケーション : Cloud providers and enterprise IT teams can use this technology for real-time latency analytics across large fleets of NVMe devices, enabling dynamic QoS management and proactive troubleshooting. Data Center Optimization : Manufacturers can integrate this IP into test platforms to validate SSD latency under extreme workloads, replacing expensive and less flexible protocol analyzers. Storage OEM Validation : In latency-sensitive environments like autonomous vehicles or industrial edge computing, Sindhu’s method provides the granularity needed to certify storage subsystems for real-time operation. Autonomous and Edge Systems : As CXL adoption grows for memory pooling and computational storage, the patent’s PCIe snooping framework lays the groundwork for similar measurement techniques across new protocols. CXL and Next-Gen Storage ビジョンリーダーとメンター 技術的成果を超えて、Rohit Sindhuは、組み込み、メモリ、およびストレージコミュニティにおけるイノベーションのメンターと擁護者として認められ、複雑なエンジニアリングの課題を通じてチームを指導し、技術的な会話や出版を通じて専門知識を共有し、次世代のエンジニアを積極的に支援しています。 シンドゥのアプローチは、精度、効率性、スケーラビリティの絶え間ない追求によって特徴付けられています。US11237760B2の彼の仕事は、業界に持続的な影響を及ぼすエレガントで実用的なソリューションで現実の問題を解決するという彼のコミットメントを示しています。 展望前 AI、ビッグデータ、およびクラウド規模のインフラストラクチャの要求を満たすためにストレージ技術が進化し続けるにつれて、正確かつ効率的なパフォーマンス測定の必要性は増加するばかりです。Rohit Sindhuの特許されたアプローチは、ストレージ分析と検証における次世代のイノベーションの強力な基盤を提供します。PCIe、CXL、MCTPの分野における複数の特許、およびCXLおよびJEDECの仕様に関する直接の貢献により、CXLおよびPCIeデバイス管理に関連するSindhuの次世代の高速相互接続およびストレージ技術への影響はさらに拡大する予定です。 Rohit Sindhuのプロの旅についてもっと知るには、彼とつながりましょう。 . リンク リンク US11237760B2は、特許以上のものであり、ロヒット・シンドゥーのテクノロジー業界への持続的な影響を証明し、ハードウェアで加速された正確なストレージ性能測定の未来のための青板です。 このストーリーは、HackerNoonのビジネスブログプログラムの下でEchospire Mediaがリリースしたものとして配布されました。 This story was distributed as a release by Echospire Media under HackerNoon's Business Blogging Program. プログラムについてもっと知る . ここ ここ
