Rohit Sindhu, starszy główny inżynier z ponad 22-letnim doświadczeniem w dziedzinie informatyki, systemów osadzonych i interfejsów o wysokiej wydajności, odniósł znaczące znaczenie w branży pamięci masowej dzięki niedawno przyznanemu patentowi USA, US11237760B2: „Mierzanie metryków wydajności dla urządzeń do przechowywania danych”. Karierę Sindhu określa głębokość techniczna, innowacyjność i pasja do rozwijania najnowocześniejszych technologii pamięci masowej PCIe Express, CXL, MCTP i NVMe. Oprócz tego ważnego patentu, Sindhu posiada wiele nieprzewidzianych patentów w dziedzinach PCIe, CXL i MCTP, podkreślając jego ciągły wkład w następne Kariera poświęcona innowacjom wbudowanym, pamięci i pamięci Rohit Sindhu ma tytuł magistra informatyki na Uniwersytecie Teksasu w Dallas z tytułem licencjata inżynierii komputerowej z NIT Surat, Gujarat, Indie i przyczynił się do rozwoju systemów osadzonych dla aplikacji krytycznych dla misji, rozwiązań architektonicznych w pakietach protokołów PCIe, MCTP i CXL oraz innowacji w zakresie wydajności pamięci i pamięci masowej, dostępności, zarządzania i niezawodności. Przywództwo techniczne i mentoring Sindhu wpłynęły na zespoły i produkty w całej branży. Znany jest z przełamania luki między złożonymi wyzwaniami inżynieryjnymi a praktycznymi, skalowalnymi rozwiązaniami. Przez lata pracował nad różnorodnym zakresem projektów, od rozwoju oprogramowania stałego i projektowania systemów na chipie po zaawansowane systemy debugowania i szybkie protokoły wzajemnego połączenia. Jako starszy główny inżynier w swojej obecnej roli, Sindhu nadal koncentruje się na skrzyżowaniu szybkich połączeń i przechowywania danych, opracowując rozwiązania, które rozwiązują rzeczywiste przeszkody i umożliwiają platformy obliczeniowe nowej generacji. Sindhu jest również aktywnym mentorem i liderem myśli w społeczności technologicznej. Regularnie udostępnia informacje na temat trendów magazynowych, postępu PCIe i CXL oraz najlepszych praktyk w zakresie projektowania systemów osadzonych. US11237760B2: Podnoszenie pręta do pomiaru opóźnienia NVMe Patent Sindhu, „Mierzenie metryki wydajności dla urządzeń do przechowywania danych”, rozwiązuje długotrwałe wyzwanie w branży pamięci masowej: precyzyjne pomiary opóźnienia poleceń NVMe w środowiskach PCIe o dużej prędkości bez wprowadzania nadmiarów lub nieścisłości wspólnych z tradycyjnymi narzędziami opartymi na oprogramowaniu. Problem: Pomiar opóźnienia w nowoczesnym magazynie W dzisiejszym świecie opartym na danych wydajność systemów pamięci masowej opartych na NVMe ma kluczowe znaczenie dla zastosowań, począwszy od obliczeń w chmurze i sztucznej inteligencji, po analizy w czasie rzeczywistym i obliczenia krawędziowe. Tradycyjne metody pomiaru opóźnienia, często oparte na oprogramowaniu, mogą wprowadzić znaczną nadwagę obserwacyjną, zniekształcać wyniki i nie uchwycić prawdziwych cech wydajności urządzeń pamięci masowej. Rozwiązanie Sindhu: podejście przyspieszone przez FPGA Patentowana metoda Sindhu wykorzystuje logikę sprzętową opartą na FPGA, aby pasywnie monitorować transakcje PCIe między hostem a urządzeniem pamięci masowej, precyzyjnie określając cykl życia poszczególnych poleceń NVMe. Krok po kroku Breakdown: : 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 Takie podejście zapewnia, że metryki wydajności są rejestrowane z dokładnością na poziomie nanosekundy i zerowym wpływem na normalne działanie hosta lub urządzenia, co stanowi znaczący postęp w porównaniu z istniejącymi metodami. Zalety techniczne i wpływ na branżę Wynalazek Sindhu oferuje kilka kluczowych zalet w porównaniu z tradycyjnym oprogramowaniem i narzędziami pomiarowymi opartymi na sprzęcie: Zero Observational Overhead: FPGA działa pasywnie na busie PCIe, pozostawiając obciążenia pracy hostów i urządzeń nienaruszone. Protokół-Agnostyczny i skalowalny: Podczas gdy jest zoptymalizowany dla NVMe, metoda może być dostosowana do dowolnego protokołu opartego na PCIe, w tym nowych standardów, takich jak CXL.io, poprzez ponowne skonfigurowanie zakresów adresów i logiki analizy poleceń. Równoległość wielu poleceń: zdolność FPGA do śledzenia wielu tagów jednocześnie umożliwia jednoczesne pomiary opóźnienia w wielu poleceniach NVMe – kluczowe dla oceny rzeczywistych obciążeń roboczych o dużej przepustowości. : The solution can be implemented as standalone hardware or embedded within Smart NICs, computational storage devices, or CXL-attached memory controllers. Integration Flexibility Aplikacje w całym ekosystemie magazynowym : 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 Wizjonalny lider i mentor Poza osiągnięciami technicznymi, Rohit Sindhu jest uznawany za mentora i obrońcę innowacji w społecznościach wbudowanych, pamięci i pamięci, kierował zespołami poprzez złożone wyzwania inżynieryjne, dzielił się swoją wiedzą poprzez rozmowy techniczne i publikacje oraz aktywnie wspiera następne pokolenie inżynierów. Podejście Sindhu charakteryzuje się nieustannym dążeniem do precyzji, wydajności i skalowalności. Jego praca nad US11237760B2 ilustruje jego zaangażowanie w rozwiązywanie problemów rzeczywistych za pomocą eleganckich, praktycznych rozwiązań, które mają trwały wpływ na branżę. Patrząc do przodu Ponieważ technologie pamięci masowej nadal ewoluują, aby sprostać wymaganiom sztucznej inteligencji, dużych danych i infrastruktury w chmurze, zapotrzebowanie na dokładne i wydajne pomiary wydajności będzie tylko rosło.Patentowane podejście Rohita Sindhu stanowi solidną podstawę dla następnej fali innowacji w zakresie analizy i walidacji pamięci masowej.Z wieloma nieobecnymi patentami w dziedzinie domen PCIe, CXL i MCTP, a także jego bezpośrednim wkładem w specyfikacje CXL i JEDEC związane z zarządzaniem urządzeniami CXL i PCIe, wpływ Sindhu na następną generację technologii szybkich połączeń i pamięci masowej ma się jeszcze bardziej rozwinąć. Aby dowiedzieć się więcej o karierze Rohita Sindhu, skontaktuj się z nim na . Linkedin → Linkedin → US11237760B2 jest czymś więcej niż patentem – jest świadectwem trwałego wpływu firmy Rohit Sindhu na przemysł technologiczny, a także planem na przyszłość precyzyjnego, przyspieszonego sprzętem pomiaru wydajności pamięci masowej. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Echospire Media w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Echospire Media w ramach HackerNoon's Business Blogging Program. . tutaj tutaj
