2013年3月6日，加利福尼亚州圣迭戈----加利福尼亚大学和谷歌的计算机学者们已经开发出一种新方法，允许提供云计算的大规模设备更高效地运行。这一新技术可使这些仓库规模的计算机提高达15%-20%的效率。谷歌已经开始使用这一新模型。在2月23日至27日在中国召开的IEEE国际高性能计算机体系结构研讨会上，他们展示了研究成果。
计算机研究人员观察了谷歌的一系列服务，包括Gmail以及其搜索功能。他们使用了一种独特的方法来开发其模型。他们的第一步是从正在运行的谷歌仓库规模的计算机上实时搜集数据。第二步是在受控的环境中在独立的服务器上用这些数据做实验。"这两步是关键''，唐凌家和马斯说到----他们是圣迭戈雅各布工程学院计算机科学与工程部的员工。
“只看一个服务器时，这些问题看起来很容易解决，”马斯说到，他同时也任职于加州大学圣迭戈分校部加利福尼亚电讯及信息技术研究院。“但是，当你看到数以百万的服务器时，问题就不好解决了。”
这是马斯和唐凌家在他们新成立的克莱伯实验室（Clarity Lab）所做的研究项目之一。实验室的名字是由Cross-Layer ,Architecture and Runtimes.（意思分别是跨层、结构以及运行时间）这几个单词的首字母组成。马斯将在四月十八日加州圣迭戈校园举行的雅可布工程研究展览会上展出部分成果。
“如果我们能在硬件设计与软件栈之间架起桥梁同时发挥其巨大的潜力，那么它就能提高网络服务公司的工作效率，并且大幅度减少大规模数据中心的能源足迹，”唐嘉凌说到。
研究人员在三个月内每天连续抽取65k的数据，这些数据来自运行gmail的谷歌服务器的一个族群。经过分析，他们发现这一应用在接受服务器周围的数据时，运行的效果比远离服务器的情况好很多。但他们也知道，他们搜集的数据会发出很多噪音，因为别的程序以及应用也在同一时间运行着。他们使用一些统计工具，试图切掉噪音。但是还没有成功，仍需要更多的实验。
接下来，计算机工程师将在一台可以控制该应用程序运行的独立服务器上测试他们的结论。在那些实验中，他们发现数据的位置非常重要，同时，在一台服务器内特别是缓冲存储器内对共享数据的争抢也十分重要。
“数据被抢夺的地方正是应用程序非常关键的地方,”马斯说到，“但这并不是唯一的影响因素。”
服务器上安装了多个处理器，反过来，这些处理器就可以拥有多个磁心。每个处理器上都装有随机存取存储器，这样无论数据放在哪，都可以迅速找到。然而，如果基于某种磁心的应用程序需要调用另一磁心中的数据时，它的运行速度就会减慢很多。工程师建立的模型就来源于此。
“在执行与数据之间是一个距离问题，”唐嘉凌说到 。
基于这一结果，计算机工程师们研发了一种叫做NUMS得分的新标准，它可以控制随机存取存储器在仓库规模的计算机上的安装情况。NUMA得分的完善可以提高15%--20%的效率。在共享资源使用中的效率提高甚至可以带来更大的效果----这是马上和唐嘉凌研究的另一个项目。
在加州大学圣迭戈哥分校雅各布工程学院，马斯的研究团队正在招收博士学生，同时招聘博士后精英。
