Berbagi sumber daya perangkat keras melalui jaringan: khususnya RAM

Saya punya dua sistem. Satu adalah laptop dan memiliki 2 GB RAM sementara yang lain adalah desktop yang memiliki 8 GB RAM. Apakah mungkin membagi sumber daya ini sehingga kedua sistem memiliki RAM 10 GB?

Perangkat lunak yang ingin saya jalankan di kedua sistem adalah Android Studio ... yang saat ini tidak ditangani dengan baik oleh laptop.

Informasi tambahan: Kedua sistem menjalankan Windows 8 dan memiliki prosesor Intel Core i3 .

terima kasih ppl, tetapi saya punya pertanyaan lain .. bagaimana kalau berbagi melalui kabel ethernet ?? seperti melalui switch atau v-lan, therby tidak menggunakan internet sama sekali dan tetapi mendapatkan tingkat transfer keturunan ???

Hanya beberapa program yang memungkinkan untuk membagi proses melalui jaringan (beberapa program rendering 3D, berbagi RAM secara efektif) (Lihat jawaban dari Julian Knight)

Masalah dengan internet akan terlalu lambat (Lihat jawaban Spiff)

Saya pikir RAM desktop Anda tidak akan kompatibel dengan perangkat keras, jadi hanya menempatkan strip RAM ke laptop Anda tidak akan berfungsi.

Apa yang dapat Anda lakukan:

Instal klien desktop jarak jauh di laptop Anda dan sambungkan ke desktop Anda. Dengan cara ini Anda bisa "bekerja di desktop" melalui terowongan.

Jadi program berat (android studio) akan berjalan di desktop Anda! Dan laptop hanya akan terganggu oleh klien desktop jarak jauh.

Ini, secara efektif menggunakan perangkat keras PC dan karenanya akan bekerja lebih baik (jika laptop dan klien desktop jarak jauh Anda cukup dan cukup mudah untuk digunakan.

Saya ingin menambahkan bahwa ini tidak "berbagi" RAM, tetapi hanya menggunakan RAM komputer, yang cukup.

Mungkin tidak, karena akan sangat lambat dibandingkan dengan melakukan paging memori virtual ke drive lokal. SATA-3 adalah 6 gigabit per detik, dan saya memiliki 4TB 7200 RPM SATA-3 HDD yang berumur dua tahun dengan laju baca / tulis 157 MebiByte / detik (~ 1,3 gigabit / detik) yang berkelanjutan. Kecepatan transfer berkelanjutan melalui gigabit Ethernet paling banyak sekitar 0,942 gigabit / detik.

Tidak, ini tidak mungkin.

Satu-satunya pengecualian adalah di mana Anda menggunakan alat yang mampu membagi pemrosesan di beberapa mesin seperti rendering grafik 3d. Namun, ini sebenarnya bukan yang Anda tanyakan.

Sekitar tujuh tahun yang lalu pengontrol memori dipindahkan dari chip yang terpisah ( northbridge atau hub pengontrol memori) ke CPU. Apa kamu tahu kenapa? Untuk mengurangi latensi, karena CPU membutuhkan akses kecepatan sangat, sangat tinggi ke RAM. CPU saat ini mengakses RAM dengan 68 GB / s : http://ark.intel.com/products/82930/Intel-Core-i7-5960X-Processor-Extreme-Edition-20M-Cache-up-to-3_50-GHz . Modern 1 Gbit / s Ethernet memberi Anda sekitar 120 MB per detik, karenanya 560 kali lebih lambat. Jadi, ini bukan sesuatu yang dapat Anda lakukan pada PC biasa.

Ada solusi berbasis komputasi cluster dengan banyak komputer yang terhubung ke jaringan dan masing-masing menyimpan beberapa bagian data dalam RAM-nya. Ini jauh lebih lambat daripada RAM biasa, tetapi Anda tidak punya pilihan jika Anda membutuhkan data 10 TB. Tetapi solusi seperti itu harus didukung oleh perangkat lunak. Dan Android Studio tidak mendukungnya.

Jadi, jawabannya tidak, sayangnya.

Saat ini tidak memungkinkan, tetapi ini sebenarnya tercantum pada kartu dalam beberapa bentuk dan ditulis dalam " After Vista " sebagai bagian dari sistem 'ReadyBoost' yang memungkinkan Anda menggunakan stik USB sebagai media untuk membaca file halaman (dan file lain) lebih cepat daripada menggunakan disk. Ini bukan RAM tambahan seperti itu, tetapi jika Anda menggunakan banyak RAM, ini dapat mengurangi jumlah waktu yang dihabiskan komputer Anda untuk melakukan paging ke dan dari disk.

Sepertinya dalam skenario Anda, Anda akan mendapat manfaat dari stik USB 32 GB yang didedikasikan untuk ReadyBoost .

Ini tidak mungkin, setidaknya bukan tanpa upaya besar dari pihak Google.

Pada dasarnya, Android Studio harus mendukung pemrosesan multi-node terdistribusi seperti BitCoin mining dan Folding @ Home.

Setelah menekan kompilasi pada laptop Anda, itu akan mengirim sepotong kode ke desktop Anda untuk diproses. Setelah desktop selesai diproses maka itu akan mengirimkannya kembali ke laptop Anda sehingga dapat menambal hal-hal bersama.

Saya punya kantor; kamar dengan asisten pribadi dan lemari yang menyimpan 5000 buku dan meja kerja dengan ruang untuk 20 buku. Bayangkan konfigurasi ini sebagai

• Office = komputer
• Me = prosesor (CPU)
• Asisten = sistem operasi (OS)
• Desk = RAM
• Kabinet = Hard disk

Pada suatu saat 20 buku, paling banyak, dapat dikeluarkan dari kabinet oleh asisten saya dan ditempatkan di meja saya untuk bekerja. Karena pekerjaan sekretaris saya sendiri, ia dapat menempatkan satu atau dua buku sendiri di meja saya (misalkan kita miskin dan tidak mampu membeli meja lain).

Jika saya ingin mengerjakan buku-buku lain, tidak ada ruang lagi, dan asisten saya harus menentukan buku mana di meja yang paling tidak saya gunakan saat ini, dan akan memasukkan buku itu kembali ke kabinet untuk memberi jalan bagi buku-buku lain yang saya inginkan. Asisten harus berjalan mondar-mandir di meja dan kabinet setiap kali saya ingin mengerjakan buku yang tidak dalam jangkauan saya.

Untuk sistem dengan RAM yang tidak mencukupi, itulah yang dilakukan OS untuk proses yang tampaknya tidak terlalu aktif - ambil konten memorinya dan tuliskan ke disk di penyimpanan memori virtual, membebaskan RAM untuk proses lain yang membutuhkannya. Sama seperti ada jarak antara meja dan kabinet, ada "jarak" antara prosesor, RAM, dan disk. Disk ini sangat jauh, dan lambat, sama seperti yang Anda alami dengan laptop Anda.

Di kantor berikutnya, kolega saya memiliki meja yang cukup luas untuk 80 buku. Bukankah lebih baik jika dia bisa "berbagi" beberapa mejanya untuk menyimpan buku-buku saya? Sehingga saya bisa memiliki 100 buku?

Yah, pertama-tama, para asisten di setiap kantor mau tidak mau harus menempatkan beberapa buku mereka sendiri sehingga mereka dapat melakukan pekerjaan mereka sendiri (tidak bisa dinegosiasikan). Semua OS dalam suatu sistem perlu menggunakan beberapa RAM untuk melakukan pekerjaan mereka jika tidak Anda tidak akan memiliki OS untuk memulai. Jadi saya tidak benar-benar mendapatkan alokasi 20 buku penuh, atau kolega saya dengan alokasi 80 buku penuh. Dan kolega saya memiliki pekerjaan sendiri untuk dilakukan yang semakin menghabiskan ruang yang tersedia.

Selain itu, para asisten tidak dilatih untuk memindahkan buku antar kantor (menganggap bahwa tingkat kompetensi mereka memiliki batas). Arsitektur Windows yang ada tidak memiliki ketentuan untuk langsung menggunakan RAM dari komputer lain yang jauh.

Sekarang, bayangkan jika asisten memang dilatih untuk memindahkan buku antar kantor dengan benar dan mengingat dengan jelas kepemilikan buku, berjalan di antara kantor kemungkinan besar akan menjadi prosedur yang lebih lambat karena berjalan keluar dari satu kantor ke kantor lainnya adalah jarak yang lebih jauh. Tidak hanya itu, ketika asisten mengambil buku-buku dari kantor lain, dia masih harus membersihkan ruang di meja Anda sendiri, dengan menyeret buku yang tidak diinginkan kembali ke kabinet. Kenapa membuatnya begitu banyak berjalan?

Keluar dari satu komputer untuk menyimpan / mengambil barang-barang di komputer lain melalui jaringan, setidaknya untuk kasus penggunaan Anda, tidak dapat dicapai karena aplikasi maupun OS tidak tahu bagaimana mencapainya. Dan itu juga tidak akan sangat efisien.

Jika Anda ingin terus bekerja dengan laptop, pasang lebih banyak RAM (meja lebih besar), atau pasang disk solid-state (kabinet dengan fitur organisasi yang membuat mencari buku lebih cepat).

Perhatikan bahwa dalam beberapa konfigurasi sebenarnya bisa lebih cepat untuk menyimpan dan mengambil data dari komputer jarak jauh - ada teknologi perangkat lunak pengelompokan yang melakukan hal itu - kemudian untuk mengakses disk pemintalan lambat, tetapi itu masih belum sesuai dengan skenario Anda.

Pertimbangkan skala waktu akses data antara sumber daya perangkat keras .