Tengo dos sistemas Una es una computadora portátil y tiene 2 GB de RAM, mientras que la otra es una computadora de escritorio con 8 GB de RAM. ¿Es posible compartir estos recursos para que ambos sistemas tengan 10 GB de RAM?
El software que quiero ejecutar en ambos sistemas es Android Studio ... que actualmente la computadora portátil no está manejando bastante bien.
Información adicional: Ambos sistemas ejecutan Windows 8 y tienen procesadores Intel Core i3 .
gracias ppl, pero tengo otra pregunta ... ¿qué tal compartirlo a través de un cable ethernet? como en un conmutador o v-lan, ¿no está utilizando Internet en absoluto y obtiene una tasa de transferencia de descenso?
networking
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memory
Alvin
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Respuestas:
Solo algunos programas permiten dividir procesos a través de la red (algunos programas de renderizado 3D, compartiendo RAM de manera efectiva) (Ver respuesta de Julian Knight)
El problema con internet sería demasiado lento (Ver respuesta de Spiff)
Creo que la RAM de su computadora de escritorio no será compatible con el hardware, por lo que no basta con colocar las tiras de RAM en su computadora portátil.
Lo que puedes hacer:
Instale un cliente de escritorio remoto en su computadora portátil y conéctese a su escritorio. De esta manera puede "trabajar en su escritorio" a través del túnel.
¡Entonces el programa pesado (estudio de Android) se ejecutará en su escritorio! Y la computadora portátil solo sería molestada por el cliente de escritorio remoto.
Esto, efectivamente, utiliza el hardware de la PC y, por lo tanto, funcionaría mejor (si su computadora portátil y su cliente de escritorio remoto son suficientes y fáciles de trabajar.
Me gustaría agregar que esto no "comparte" la RAM, sino que solo usa la RAM de la PC, que es suficiente.
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Probablemente no, ya que sería bastante lento en comparación con la paginación de memoria virtual en una unidad local. SATA-3 es de 6 gigabits por segundo, y tengo un HDD SATA-3 de 4TB 7200 RPM de dos años con una velocidad sostenida de lectura / escritura de 157 MebiByte / seg (~ 1.3 gigabit / seg). Las velocidades de transferencia sostenidas sobre Gigabit Ethernet son de alrededor de 0.942 gigabits / seg en el mejor de los casos.
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No, esto no es posible.
La única pequeña excepción es cuando está utilizando una herramienta que es capaz de dividir el procesamiento en varias máquinas, como la representación de gráficos en 3D. Sin embargo, esto no es realmente lo que estás preguntando.
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Hace unos siete años, el controlador de memoria se movió de un chip separado ( northbridge o concentrador de controlador de memoria) a la CPU. ¿Sabes por qué? Para disminuir la latencia, porque la CPU necesita acceso de muy, muy alta velocidad a la RAM. Las CPU actuales acceden a la RAM con 68 GB / s : http://ark.intel.com/products/82930/Intel-Core-i7-5960X-Processor-Extreme-Edition-20M-Cache-up-to-3_50-GHz . La moderna Ethernet de 1 Gbit / s le brinda aproximadamente 120 MB por segundo, por lo tanto, 560 veces más lento. Por lo tanto, no es algo que pueda hacer en las PC normales.
Existen soluciones basadas en computación en clúster con muchas computadoras conectadas a una red y cada una almacena parte de los datos en su RAM. Es mucho más lento que la RAM normal, pero no tiene otra opción si necesita 10 TB de datos para estar disponibles. Pero tales soluciones deben ser compatibles con el software. Y Android Studio no lo admite.
Entonces, la respuesta es no, desafortunadamente.
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Actualmente no es posible, pero en realidad se incluyó en las tarjetas de alguna forma y se escribió para " After Vista " como parte del sistema 'ReadyBoost' que le permite usar una memoria USB como medio para leer el archivo de página (y otros archivos) más rápido que usar el disco. No es RAM adicional como tal, pero si está usando mucha RAM, puede reducir la cantidad de tiempo que su computadora pasa buscando y buscando en el disco.
Parece que en su escenario se beneficiaría de una memoria USB de 32 GB dedicada a ReadyBoost .
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Esto no es posible, al menos no sin un gran esfuerzo por parte de Google.
Básicamente, Android Studio tendría que admitir el procesamiento distribuido de múltiples nodos al igual que la minería BitCoin y Folding @ Home.
Al presionar compilar en su computadora portátil, enviará un fragmento de código a su escritorio para su procesamiento. Una vez que el escritorio haya terminado de procesarse, lo enviará nuevamente a su computadora portátil para que pueda unir las cosas.
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Tengo una oficina; una sala con un asistente personal y un gabinete que almacena 5000 libros y un escritorio con espacio para 20 libros. Imagine esta configuración como
En cualquier momento, mi asistente puede sacar 20 libros, como máximo, del gabinete y colocarlos en mi escritorio para trabajar. Debido al trabajo de mi secretaria, él puede colocar uno o dos libros en mi escritorio (digamos que somos pobres y no podemos pagar otro escritorio).
Si quiero trabajar en otros libros, no hay más espacio, y mi asistente tiene que determinar qué libro (s) actual (es) en el escritorio es menos probable que use en este momento, y colocará ese libro nuevamente en el gabinete para dar paso a los otros libros que quiero. El asistente tiene que caminar de un lado a otro del escritorio y del gabinete cada vez que deseo trabajar en un libro que no esté a mi alcance.
Para un sistema con RAM insuficiente, eso es lo que hace el sistema operativo para procesos que no parecen estar muy activos: tome su contenido de memoria y escríbalo en el disco en un almacén de memoria virtual, liberando RAM para otros procesos que lo necesitan. Al igual que hay una distancia entre el escritorio y el gabinete, existe una "distancia" entre el procesador, la RAM y el disco. El disco está increíblemente lejos y es lento, tal como lo experimentas con tu computadora portátil.
En la siguiente oficina, mi colega tiene un escritorio lo suficientemente espacioso para 80 libros. ¿No sería bueno si pudiera "compartir" algo de su escritorio para guardar mis libros? ¿Para poder tener virtualmente 100 libros?
Bueno, antes que nada, los asistentes en cada oficina inevitablemente necesitan colocar algunos de sus propios libros para que puedan realizar su propio trabajo (no negociable). Todos los sistemas operativos en un sistema necesitan usar algo de RAM para hacer su trabajo; de lo contrario, no tendría un sistema operativo para comenzar. Así que realmente no obtengo la asignación completa de 20 libros, ni a mi colega con una asignación completa de 80 libros. Y mi colega tiene su propio trabajo que hacer, lo que agota aún más el espacio disponible.
Además, los asistentes no están capacitados para mover libros entre oficinas (supongamos que sus niveles de competencia tienen un límite). La arquitectura existente de Windows no tiene una disposición para usar directamente la RAM de otra computadora remota.
Ahora, imagine que si los asistentes estuvieran realmente capacitados para mover libros de una oficina a otra y recuerden claramente la propiedad de los libros, caminar entre las oficinas probablemente será un procedimiento aún más lento porque caminar de una oficina a otra es una distancia mayor. No solo eso, cuando el asistente saca los libros de la otra oficina, todavía tendría que despejar el espacio en su propio escritorio, arrastrando los libros no deseados al gabinete. ¿Por qué hacerlo caminar tanto?
No es posible salir de una computadora para almacenar / recuperar cosas en otra computadora a través de la red, al menos para su caso de uso, porque la aplicación ni el sistema operativo no saben cómo lograrlo. Y tampoco sería muy eficiente.
Si desea continuar trabajando con la computadora portátil, instale más RAM (escritorio más grande) o instale un disco de estado sólido (gabinete con características de organización que agilizan la localización de libros).
Tenga en cuenta que, en algunas configuraciones, en realidad puede ser más rápido almacenar y recuperar datos de computadoras remotas (existen tecnologías de software de agrupación que hacen exactamente eso) y luego acceder a discos de giro lento, pero aún no se adaptan a su escenario.
Considere las escalas de tiempo de acceso a datos entre recursos de hardware .
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