2020年對于很多人而言都是永遠值得銘記的一年，突如其來的新G疫情幾乎改變了每個人的生活，它不僅給人類的經(jīng)濟造成了重大損失，也給人類的健康帶來了巨大的威脅。面對這難以對付的病毒，我們既看到了無數(shù)勇士的悲壯逆行，也看到了科技在整個抗疫斗爭中所起到的關鍵作用，特別是其中的AI人工智能技術——通過AI技術我們可以加速疫苗的研發(fā)；通過AI技術，在眾多醫(yī)療終端設備以及大量的病人臨床數(shù)據(jù)中，我們能提煉出佳的診斷方案，加速診斷的效率，提升診斷的效果。可以說，AI技術在這次關鍵的戰(zhàn)役中發(fā)揮出了重大的作用。

人工智能已經(jīng)深入醫(yī)療、教育、工業(yè)到能源、金融等各個L域。

因此并不意外，在2020年第三屆軟件定義存儲峰會上，英特爾提出的主題是“突破內(nèi)存與存儲瓶頸 釋放人工智能無限潛力”。畢竟在這場抗疫戰(zhàn)斗中，英特爾不僅投入重金資助合作伙伴使用AI技術進行診斷、疫苗開發(fā)方面的研究，還推動AI科技在醫(yī)學檢驗、醫(yī)療物資生產(chǎn)、疫情推演等多個L域加速落地，英特爾深知AI人工智能對人類的重要性。除了對抗新型病毒，AI人工智能技術其實也深入了人類生活的各個L域。英特爾公司中國區(qū)非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生在峰會上談到：“從醫(yī)療、教育、工業(yè)到能源、金融等等，每個行業(yè)都在以數(shù)字化的方式來尋求主動變革，我們可以預見的是，在不遠的將來，整個社會對數(shù)字化的服務需求將不斷地激增”。

AI人工智能技術將給存儲產(chǎn)品帶來重大挑戰(zhàn)

人工智能技術的數(shù)據(jù)管道主要分為采集、準備、訓練和推理四部分。每個部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù)，工作負載也不盡相同。

“工欲善其事，必先利其器”，要想發(fā)揮出AI人工智能技術的大威力，需要企業(yè)構(gòu)建強有力的IT基礎設施。這個設施不僅需要強有力的處理器、FPGA、GPU，也需要G性能的存儲設備，否則就會如普通電腦一般，因為機械硬盤傳輸速度慢，尋找數(shù)據(jù)的時間長，往往會成為整個系統(tǒng)性能的瓶頸，即使是SATA/PCIe NAND SSD，很多時候也跟不上AI數(shù)據(jù)處理的需求。倪錦峰先生介紹到，無論用于哪個行業(yè)，人工智能的工作實際上主要由采集、準備、訓練和推理四部分組成。每個部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù)，工作負載也不盡相同，將給存儲設備帶來較大的挑戰(zhàn)。

簡單地說，在整個人工智能執(zhí)行過程中，IO的需求是不可預測、復雜多變的，它讀寫的數(shù)據(jù)主要有三個重要的特點：

D一是它的數(shù)據(jù)集大小，差異性非常大，在初開始的采集階段是PB級別，到訓練階段是GB級別，到訓練好了執(zhí)行的函數(shù)，相關的模型可能是KB級別；

D二它的工作負載也是復雜多變的，從初百分之百的寫入到準備階段的50%讀、50%寫混合負載，到后面的一些訓練、推理階段可能出現(xiàn)百分之百的讀，其中包括很多的隨機讀取操作；

第三是存儲模式也會有很多變化，從一開始順序化的數(shù)據(jù)流寫入，到后面則是通過完全隨機的讀寫，來幫助建立準確的模型。

    

因此人工智能技術對存儲性能的要求是很苛刻的，用戶總是希望設備能滿足G吞吐量和低延時的需求，總是希望更多的數(shù)據(jù)能夠更加靠近處理器，以獲取及時的傳輸、執(zhí)行，但用戶又會希望AI的基礎設施投資成本能在可控的范圍之內(nèi)，可以說這是一個相互矛盾的需求，那么對于用戶來說如何才能實現(xiàn)這個愿望呢？

 

優(yōu)化成本，提升性能

英特爾存儲產(chǎn)品構(gòu)建分層存儲 

首先還是應對用戶使用的數(shù)據(jù)類型進行研究，倪錦峰先生向我們展示了英特爾經(jīng)典的存儲金字塔圖。在應用中，并不是所有數(shù)據(jù)都會經(jīng)常被用到，因此數(shù)據(jù)可以被分成熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)等3個不同層次。熱數(shù)據(jù)即需要立馬進行處理的數(shù)據(jù)，例如銀行收到的轉(zhuǎn)賬請求，即時的地理位置等。溫數(shù)據(jù)是非即時的狀態(tài)和行為數(shù)據(jù)，例如用戶近期感興趣的話題，或用戶去過的地方等，冷數(shù)據(jù)則是不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)。

研究數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)使用所形成的工作負載，對數(shù)據(jù)進行分層，并使用適合的設備來存儲數(shù)據(jù)可以提升存儲系統(tǒng)的性能，并降低成本。

如果全部使用DRAM內(nèi)存來存儲這些數(shù)據(jù)，在性能上可能會表現(xiàn)突出，但也意味著用戶需要花費非常G昂的成本。因此更合理的是根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、負載對它們合理地使用存儲設備。例如可以使用DRAM內(nèi)存、英特爾傲騰持久內(nèi)存來存儲熱數(shù)據(jù)，因為它們擁有很G的性能和超低的延遲，離CPU和GPU，能夠獲得及時的洞察。而英特爾傲騰固態(tài)盤搭配以英特爾為代表的TLC、QLC NAND固態(tài)盤，則憑借大容量、G性能適合用于熱、溫熱、溫存儲。這種分層設計的J妙之處在于金字塔里的每一個層級的數(shù)據(jù)、使用產(chǎn)品在容量和延時特性上正好有數(shù)量級的差距，這就使得用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、工作負載進行冷熱分層，并同時參考自己的預算，對性能的需求，對功耗的預期，來不斷地優(yōu)化自己的存儲方案。

憑借不同于傳統(tǒng)NAND閃存的革命性材料，傲騰具有就地寫入、支持位尋址、低延遲等三大新特性。

那么英特爾的存儲技術能否承擔起這一重任呢？從倪錦峰先生的介紹中，可以看到由于使用了不同于傳統(tǒng)NAND閃存的傲騰介質(zhì)，傲騰持久內(nèi)存、傲騰固態(tài)盤具有諸多新特性。首先是它支持就地寫入，寫入前不需要進行數(shù)據(jù)擦除。不像普通NAND閃存存在讀-修改-寫這個過程，因此它擁有更好的性能。同時在長時間寫入后，它也不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)臟塊，不需要進行垃圾回收，因此傲騰產(chǎn)品可以很好地保持性能一致性，不會出現(xiàn)NAND固態(tài)盤用得越久、性能越差的問題。

與采用傳統(tǒng)NAND閃存的DC P4600SSD相比，傲騰固態(tài)盤DC P4800X的延遲更低、一致性更好，壽命長得多，效率更G。

其次是傲騰技術支持位尋址，可以提供超低的延遲，帶來更快的傳輸速度，畢竟AI人工智能技術的應用對存儲設備的容量和性能都有很G的要求。相比傳統(tǒng)NAND閃存，傲騰產(chǎn)品在性能上有質(zhì)的提升，形象地比喻，就是將數(shù)據(jù)的載體從汽車升級為飛機。延遲方面，它好可以做到微秒級別，雖然和內(nèi)存DRAM的不到0.1 微秒相比還是存在一定的差距，但是已遠遠好于NAND閃存的近百微秒的水平。英特爾數(shù)據(jù)顯示傲騰DC固態(tài)盤的訪問延遲不僅較傳統(tǒng)HDD、SATA SSD大幅降低，即便與同樣采用NVMe接口的NAND SSD相比，其優(yōu)勢也是非常大的——與采用3D NAND 顆粒的英特爾DC P4600 SSD 相比，傲騰固態(tài)盤DC P4800X的讀取延遲在不同寫壓力、不同隊列深度下，低了8～63倍。

此外新介質(zhì)大幅提升了傲騰產(chǎn)品的壽命，英特爾傲騰固態(tài)盤可以支持多達60個DWPD（每日全盤寫入次數(shù)），而大家所熟悉的英特爾P4600、P4610這樣的G性能、G壽命的NAND固態(tài)盤，只能支持3個DWPD左右，英特爾傲騰固態(tài)盤的進步是非常可觀的。

人工智能技術的數(shù)據(jù)管道可以通過使用英特爾傲騰持久內(nèi)存、傲騰固態(tài)盤、QLC 3DNAND固態(tài)盤，進行合理搭配來提升任務執(zhí)行的效率，并降低成本、功耗。

同時從AI數(shù)據(jù)通道中的采集、整理、訓練、推理四個階段，可以看到各階段對存儲的要求是非常G的，需要有持續(xù)、一致的吞吐量，以及同樣一致、持續(xù)、超低的延遲，這些需求正是傲騰產(chǎn)品所擅長的，再加上英特爾QLC 3D NAND SSD所擁有的大容量（已可實現(xiàn)單盤32TB）、G性能特性，通過這樣一個出色的結(jié)合，可以幫助改善客戶對數(shù)據(jù)的融合，提升軟件定義存儲解決方案的性能，幫助用戶為即將到來的人工智能時代的數(shù)據(jù)爆發(fā)做好相應的準備。

 

大幅提升效率

英特爾存儲方案體現(xiàn)實際價值

采用傲騰固態(tài)盤后，VMWare vSAN、hadoop、CEPH等各個存儲系統(tǒng)的性能都獲得了大幅提升。

根據(jù)倪錦峰先生介紹，在實際使用中，不少平臺改用英特爾傲騰產(chǎn)品后，都獲得了很好的效果。如百度在2018年發(fā)布了基于英特爾傲騰固態(tài)盤加英特爾QLC 3D NAND固態(tài)盤的存儲解決方案，這一方案大幅提升了AI人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算的存儲性能。在AI的一個訓練場景中，這一方案相比原來的HDD機械硬盤方案可以獲得21倍的性能提升以及96%的延遲下降，同時降低TCO多達60%。在VMWare vSAN分布式存儲系統(tǒng)中，將G性能緩存從NAND PCIe固態(tài)盤換成英特爾的傲騰固態(tài)盤后，其虛擬機密度提升了60%，同時系統(tǒng)整合率能夠提升30%；在hadoop分布式架構(gòu)中，當用戶使用英特爾傲騰固態(tài)盤作為hadoop的臨時數(shù)據(jù)緩存后，其吞吐量或性能可以提升40%左右。

 

而在CEPH分布式存儲系統(tǒng)中，當用戶使用英特爾傲騰固態(tài)盤替換了傳統(tǒng)的NAND固態(tài)盤，作為元數(shù)據(jù)（metadata）緩存和journal盤后，其延遲可以降低50%左右，同時IOPS性能獲得了40%左右的提升。在微軟的Azure Stack HCI云平臺上，當用戶將英特爾傲騰固態(tài)盤作為緩存盤后，則能使每個系統(tǒng)、每個節(jié)點所能夠支持的虛擬機數(shù)量提升60%左右，同時虛擬機的跑分也能夠提升約80分。此外，現(xiàn)在也有很多國內(nèi)公司正在使用英特爾傲騰技術來進行存儲解決方案的創(chuàng)新，包括浪潮、VMWare、XSKY、QingCloud等眾多合作伙伴。

 

讓存儲更接近計算資源讓存儲兼得G性能與穩(wěn)定性

英特爾公司中國區(qū)非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生接受了采訪

從以上的技術講解、案例可以看到，英特爾解決方案之所以能有如此突出的表現(xiàn)，主要依賴的是性能接近內(nèi)存的傲騰存儲產(chǎn)品。而在前不久舉行的2020英特爾中國年度戰(zhàn)略“紛享會”上，英特爾也提出了近內(nèi)存計算的概念，那么這是否代表著未來的存儲趨勢？幸運的是，筆者在此次大會上還獲得了采訪英特爾公司中國區(qū)非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生的機會。倪錦峰先生認為在這個數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代，特別是當5G技術發(fā)展成熟之后，所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)無法通過網(wǎng)絡全部匯集到數(shù)據(jù)中心，所以部分數(shù)據(jù)需要要在邊緣進行計算，這就需要存儲和計算在邊緣端融合在一起，只有G效的存儲性能才能幫助邊緣端快速完成計算。 

而在數(shù)據(jù)中心里，則存在不少壓縮、解壓縮等具有規(guī)律性、重復性、依賴內(nèi)存的計算需求，如果使用傳統(tǒng)的執(zhí)行方式將消耗很多CPU計算資源和DRAM內(nèi)存資源。英特爾的中長期目標則是將計算和存儲融合在一起，使得存儲和計算更加靠近。比如英特爾中國研究院宋繼強院長提到的方案是將FPGA與存儲架構(gòu)融合在一起，存儲系統(tǒng)可以滿足類似實時計算的要求，比如壓縮、解壓縮、AI訓練等。同時存儲系統(tǒng)的參與也能有效降低用戶對CPU、內(nèi)存資源的需求，從而降低成本。而性能接近內(nèi)存的傲騰介質(zhì)的確比較合適承擔這一重任。

顯然傲騰突出的性能是實現(xiàn)近內(nèi)存計算的關鍵，那么企業(yè)在長時間使用傲騰時，是否需要進行額外的維護、保養(yǎng)呢？倪錦峰先生則表示對于傳統(tǒng)的NAND閃存固態(tài)盤來說，可能需要這樣的工作。畢竟傳統(tǒng)SSD的讀-修改-寫機制會導致垃圾數(shù)據(jù)堆積，造成性能下降，同時垃圾回收等會帶來額外的壽命損耗。傳統(tǒng)SSD之所以后續(xù)會出問題，一是因為垃圾堆積沒有有效處理，二是因為NAND閃存用的時間越長，它的壞塊就會越多，因此需要做很多壞塊的管理工作，壞塊越多，冗余空間越來越少，性能也會越差。

而傲騰產(chǎn)品沒有寫入放大的問題，同時可擦寫能力非常G，壽命有量級差異，所以它的整個生命周期里是沒有性能衰減的問題。同時傲騰產(chǎn)品都經(jīng)歷了嚴格的性能和可靠性驗證，包括模擬了惡劣負載情況下工作5年的測試，即加速老化測試。英特爾有大量的數(shù)據(jù)證明，傲騰產(chǎn)品在整個生命周期里面性能是一致、持續(xù)穩(wěn)定的。

傲騰將成加速AI人工智能技術的“催化劑”

在本文截稿時，新G疫情仍沒有結(jié)束，人類仍在與之戰(zhàn)斗。但我們堅信沒有一個冬天不能過去，沒有一個春天不會到來，AI新興技術必將助力人類更快地戰(zhàn)勝疫情，加速推動社會的數(shù)字化和智能化的發(fā)展。而要加速AI技術的發(fā)展，像傲騰這樣讓數(shù)據(jù)更靠近CPU，性能接近內(nèi)存的新技術必不可少。而憑借更大的存儲容量和優(yōu)異的性價比，英特爾QLC3D NAND也將成為取代HDD機械硬盤陣列的一個新選擇。毫無疑問，傲騰技術與QLC 3D NAND技術的結(jié)合，將成為AI人工智能技術的“催化劑”，我們也期待著這瓶“催化劑”能讓AI人工智能技術發(fā)展得更快，并創(chuàng)造出更多的成果，為人類造福。