네트워크를 통한 하드웨어 리소스 공유 : 특히 RAM

두 개의 시스템이 있습니다. 하나는 랩톱이고 2GB RAM이 있고 다른 하나는 8GB RAM이있는 데스크톱입니다. 두 시스템 모두 10GB RAM을 갖도록 이러한 리소스를 공유 할 수 있습니까?

두 시스템 모두에서 실행하려는 소프트웨어는 Android Studio입니다 ... 현재 랩톱이 제대로 처리하지 못합니다.

추가 정보 : 두 시스템 모두 Windows 8을 실행 중이며 Intel Core i3 프로세서가 있습니다.

고맙습니다 ppl,하지만 다른 질문이 있습니다. 이더넷 케이블을 통해 공유하는 방법에 대해 ?? 스위치 또는 v-lan을 통해 인터넷을 전혀 사용하지 않고 하강 전송 속도를 얻습니까 ???

일부 프로그램 만 네트워크를 통해 프로세스를 분할 할 수 있습니다 (일부 3D 렌더링 프로그램, RAM을 효과적으로 공유) (Julian Knight의 답변 참조)

인터넷의 문제는 너무 느리다는 것입니다 (Spiff의 답변 참조)

데스크탑의 RAM은 하드웨어와 호환되지 않으므로 RAM 스트립을 랩톱에 넣는 것만으로는 작동하지 않습니다.

할 수있는 일 :

랩톱에 원격 데스크톱 클라이언트를 설치하고 데스크톱에 연결하십시오. 이 방법으로 터널을 통해 "데스크톱에서 작업"할 수 있습니다.

따라서 무거운 프로그램 (android studio)이 데스크탑에서 실행됩니다! 그리고 랩톱은 원격 데스크톱 클라이언트에 의해서만 방해됩니다.

이것은 PC 하드웨어를 효과적으로 사용하므로 더 잘 작동합니다 (노트북과 원격 데스크톱 클라이언트가 충분하고 작업하기에 충분한 경우).

RAM을 "공유"하는 것이 아니라 PC의 RAM 만 사용한다고 덧붙이고 싶습니다.

로컬 드라이브에 가상 메모리 페이징을 수행하는 것보다 속도가 느릴 수 있으므로 아마도 아닙니다. SATA-3은 초당 6 기가비트이며, 2 년 된 4TB 7200 RPM SATA-3 HDD (지속 가능한 157 MebiByte / sec (~ 1.3 기가비트 / 초) 읽기 / 쓰기 속도)를 가지고 있습니다. 기가비트 이더넷을 통한 지속 전송 속도는 최고 약 0.942 기가비트 / 초입니다.

아니요, 불가능합니다.

약간의 예외는 3D 그래픽 렌더링과 같은 여러 컴퓨터에서 처리를 분할 할 수있는 도구를 사용하는 경우입니다. 그러나 이것은 실제로 당신이 요구하는 것이 아닙니다.

약 7 년 전에 메모리 컨트롤러는 별도의 칩 ( 노스 브릿지 또는 메모리 컨트롤러 허브)에서 CPU 로 옮겨졌습니다 . 왜 그런지 아십니까? CPU는 매우 빠른 RAM 액세스 속도를 필요로하기 때문에 지연 시간을 줄입니다. 와 현재의 CPU 액세스 RAM 68기가바이트 / S : http://ark.intel.com/products/82930/Intel-Core-i7-5960X-Processor-Extreme-Edition-20M-Cache-up-to-3_50-GHz . 최신 1Gbit / s 이더넷은 초당 약 120MB를 제공하므로 560 배 더 느립니다. 따라서 일반 PC에서 할 수있는 일은 아닙니다.

많은 컴퓨터가 네트워크에 연결된 클러스터 컴퓨팅 기반 솔루션이 있으며 각각 RAM에 데이터의 일부를 저장합니다. 일반 RAM보다 속도가 느리지 만 10TB의 데이터가 필요한 경우 선택할 수 없습니다. 그러나 이러한 솔루션은 소프트웨어에서 지원해야합니다. 그리고 안드로이드 스튜디오는 그것을 지원하지 않습니다.

따라서 안타깝게도 그 대답은 '아니오'입니다.

현재 가능하지는 않지만 실제로는 카드에 어떤 형태로 나열되어 있으며 'ReadyBoost'시스템의 일부로 " After Vista "에 연필로 쓰여져 페이지 파일을 읽기위한 매체로 USB 스틱을 사용할 수 있습니다. 다른 파일) 디스크를 사용하는 것보다 빠릅니다. 여분의 RAM은 아니지만 많은 RAM을 사용하는 경우 컴퓨터가 디스크에서 페이징하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

시나리오에서 ReadyBoost 전용 32GB USB 스틱을 사용하는 것이 좋습니다.

적어도 구글 측에서 큰 노력을 기울이지 않고서는 불가능합니다.

기본적으로 Android Studio는 BitCoin 마이닝 및 Folding @ Home과 같은 다중 노드 분산 처리를 지원해야합니다.

랩톱에서 컴파일을 누르면 처리를 위해 코드 덩어리가 데스크탑으로 전송됩니다. 데스크탑이 처리를 마치면 랩탑으로 다시 보내서 함께 패치 할 수 있습니다.

사무실이 있습니다. 개인 비서가있는 방과 5000 권의 책을 보관할 수있는 캐비닛과 20 권의 책이있는 업무용 책상. 이 구성을 그림으로

• 사무실 = 컴퓨터
• Me = 프로세서 (CPU)
• 보조자 = 운영 체제 (OS)
• 데스크 = RAM
• 캐비닛 = 하드 디스크

언제든지 내 보조원이 캐비닛에서 최대 20 권의 책을 꺼내어 책상 위에 놓아 작업 할 수 있습니다. 내 비서 자신의 작업으로 인해 그는 자신의 책상에 책 한두 권을 놓을 수 있습니다 (단지 우리가 가난하고 다른 책상을 감당할 수 없다고 가정 해 봅시다).

다른 책에 대해 작업하고 싶은 경우 공간이 더 이상없고 보조자가 책상에서 현재 사용하지 않을 현재 책을 결정해야하며 해당 책을 캐비닛에 다시 넣습니다. 내가 원하는 다른 책들을 찾아 가십시오. 조수는 내가 손이 닿지 않는 책에서 작업하고 싶을 때마다 책상과 캐비닛을 걸어 다니며 걸어야합니다.

RAM이 충분하지 않은 시스템의 경우 OS가 매우 활동적이지 않은 프로세스에 대해 수행하는 작업입니다. 메모리 내용을 가져 와서 가상 메모리 저장소의 디스크에 쓰면 RAM이 필요한 다른 프로세스에 사용할 수 있습니다. 책상과 캐비닛 사이에 거리가있는 것처럼 프로세서, RAM 및 디스크 사이에 "거리"가 있습니다. 랩톱을 사용하는 것처럼 디스크가 엄청나게 느리고 느립니다.

다음 사무실에서는 동료에게 80 권의 책을 넣을 수있는 책상이 있습니다. 그가 내 책을 저장하기 위해 책상의 일부를 "공유"할 수 있다면 좋지 않을까요? 사실상 100 권의 책을 가질 수있게 되었습니까?

우선, 각 사무실의 조수는 필연적으로 자신의 책을 배치해야하므로 자신의 작업을 수행 할 수 있습니다 (협상 불가능). 시스템의 모든 OS는 약간의 RAM을 사용하여 작업을 수행해야합니다. 그렇지 않으면 시작할 OS가 없습니다. 따라서 실제로 20 권의 책을 완전히 할당받지 못하거나 동료에게 80 권의 책을 완전히 할당하지도 않습니다. 그리고 제 동료에게는 사용 가능한 공간을 더 고갈시키는 자체 작업이 있습니다.

또한 보조원은 사무실간에 책을 이동하도록 훈련되지 않았습니다 (역량 수준에 한계가 있음). 기존 Windows 아키텍처에는 다른 원격 컴퓨터의 RAM을 직접 사용할 수있는 기능이 없습니다.

이제 보조원이 실제로 사무실간에 책을 올바르게 이동하고 책의 소유권을 명확하게 기억하도록 훈련을 받았다면, 사무실 간을 걷는 것이 더 먼 거리에 있기 때문에 사무실 간을 걷는 것이 훨씬 느리게 진행될 수 있습니다. 뿐만 아니라 보조자가 다른 사무실에서 책을 가져올 때 원치 않는 책을 다시 캐비닛으로 셔플하여 책상의 공간을 비워야합니다. 왜 그렇게 많이 걸 을까요?

적어도 유스 케이스의 경우, 네트워크를 통해 다른 컴퓨터에 물건을 저장 / 검색하기 위해 한 컴퓨터를 종료하는 것은 앱이나 OS가 그것을 수행하는 방법을 모르기 때문에 달성 할 수 없습니다. 그리고 그것은 매우 효율적이지 않을 것입니다.

랩톱을 계속 사용하려면 더 많은 RAM (더 큰 책상)을 설치하거나 솔리드 스테이트 디스크 (책을 더 빨리 찾을 수있는 구성 기능이있는 캐비넷)를 설치하십시오.

일부 구성에서는 실제로 원격 컴퓨터에서 데이터를 저장하고 검색하는 것이 더 빠를 수 있습니다 (클러스터 소프트웨어 기술이 있음) – 느리게 회전하는 디스크에 액세스하지만 여전히 시나리오에 맞지 않습니다.

하드웨어 리소스 간의 데이터 액세스 시간 규모를 고려하십시오 .