2020年對于很多人而言都是永遠值得銘記的一年，突如其來(lái)的新G疫情幾乎改變了每個(gè)人的生活，它不僅給人類(lèi)的經(jīng)濟造成了重大損失，也給人類(lèi)的健康帶來(lái)了巨大的威脅。面對這難以對付的病毒，我們既看到了無(wú)數勇士的悲壯逆行，也看到了科技在整個(gè)抗疫斗爭中所起到的關(guān)鍵作用，特別是其中的AI人工智能技術(shù)——通過(guò)AI技術(shù)我們可以加速疫苗的研發(fā)；通過(guò)AI技術(shù)，在眾多醫療終端設備以及大量的病人臨床數據中，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�？梢哉f(shuō)，AI技術(shù)在這次關(guān)鍵的戰役中發(fā)揮出了重大的作用。

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

因此并不意外，在2020年第三屆軟件定義存儲峰會(huì )上，英特爾提出的主題是“突破內存與存儲瓶頸 釋放人工智能無(wú)限潛力”。畢竟在這場(chǎng)抗疫戰斗中，英特爾不僅投入重金資助合作伙伴使用AI技術(shù)進(jìn)行診斷、疫苗開(kāi)發(fā)方面的研究，還推動(dòng)AI科技在醫學(xué)檢驗、醫療物資生產(chǎn)、疫情推演等多個(gè)L域加速落地，英特爾深知AI人工智能對人類(lèi)的重要性。除了對抗新型病毒，AI人工智能技術(shù)其實(shí)也深入了人類(lèi)生活的各個(gè)L域。英特爾公司區非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰略業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)總監倪錦峰先生在峰會(huì )上談到：“從醫療、教育、工業(yè)到能源、金融等等，每個(gè)行業(yè)都在以數字化的方式來(lái)尋求主動(dòng)變革，我們可以預見(jiàn)的是，在不遠的將來(lái)，整個(gè)社會(huì )對數字化的服務(wù)需求將不斷地激增”。

AI人工智能技術(shù)將給存儲產(chǎn)品帶來(lái)重大挑戰

人工智能技術(shù)的數據管道主要分為采集、準備、訓練和推理四部分。每個(gè)部分需要讀寫(xiě)不同類(lèi)型的數據，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(shù)的大威力，需要企業(yè)構建強有力的IT基礎設施。這個(gè)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(huì )如普通電腦一般，因為機械硬盤(pán)傳輸速度慢，尋找數據的時(shí)間長(cháng)，往往會(huì )成為整個(gè)系統性能的瓶頸，即使是SATA/PCIe NAND SSD，很多時(shí)候也跟不上AI數據處理的需求。倪錦峰先生介紹到，無(wú)論用于哪個(gè)行業(yè)，人工智能的工作實(shí)際上主要由采集、準備、訓練和推理四部分組成。每個(gè)部分需要讀寫(xiě)不同類(lèi)型的數據，工作負載也不盡相同，將給存儲設備帶來(lái)較大的挑戰。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，在整個(gè)人工智能執行過(guò)程中，IO的需求是不可預測、復雜多變的，它讀寫(xiě)的數據主要有三個(gè)重要的特點(diǎn)：

是它的數據集大小，差異性非常大，在初開(kāi)始的采集階段是PBJ別，到訓練階段是GBJ別，到訓練好了執行的函數，相關(guān)的模型可能是KBJ別；

第二它的工作負載也是復雜多變的，從初百分之百的寫(xiě)入到準備階段的50%讀、50%寫(xiě)混合負載，到后面的一些訓練、推理階段可能出現百分之百的讀，其中包括很多的隨機讀取操作；

第三是存儲模式也會(huì )有很多變化，從一開(kāi)始順序化的數據流寫(xiě)入，到后面則是通過(guò)完全隨機的讀寫(xiě)，來(lái)幫助建立準確的模型。

    

因此人工智能技術(shù)對存儲性能的要求是很苛刻的，用戶(hù)總是希望設備能滿(mǎn)足G吞吐量和低延時(shí)的需求，總是希望更多的數據能夠更加靠近處理器，以獲取及時(shí)的傳輸、執行，但用戶(hù)又會(huì )希望AI的基礎設施投資成本能在可控的范圍之內，可以說(shuō)這是一個(gè)相互矛盾的需求，那么對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)如何才能實(shí)現這個(gè)愿望呢？

 

優(yōu)化成本，提升性能

英特爾存儲產(chǎn)品構建分層存儲 

先還是應對用戶(hù)使用的數據類(lèi)型進(jìn)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，并不是所有數據都會(huì )經(jīng)常被用到，因此數據可以被分成熱數據、溫數據和冷數據等3個(gè)不同層次。熱數據即需要立馬進(jìn)行處理的數據，例如銀行收到的轉賬請求，即時(shí)的地理位置等。溫數據是非即時(shí)的狀態(tài)和行為數據，例如用戶(hù)近期感興趣的話(huà)題，或用戶(hù)近去過(guò)的地方等，冷數據則是不經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的數據。

研究數據類(lèi)型、數據使用所形成的工作負載，對數據進(jìn)行分層，并使用適合的設備來(lái)存儲數據可以提升存儲系統的性能，并降低成本。

如果全部使用DRAM內存來(lái)存儲這些數據，在性能上可能會(huì )表現突出，但也意味著(zhù)用戶(hù)需要花費非常G昂的成本。因此更合理的是根據數據的類(lèi)型、負載對它們合理地使用存儲設備。例如可以使用DRAM內存、英特爾傲騰持久內存來(lái)存儲熱數據，因為它們擁有很G的性能和超低的延遲，離CPU和GPU近，能夠獲得及時(shí)的洞察。而英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)搭配以英特爾為代表的TLC、QLC NAND固態(tài)盤(pán)，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(gè)層J的數據、使用產(chǎn)品在容量和延時(shí)特性上正好有數量J的差距，這就使得用戶(hù)可以根據數據的類(lèi)型、工作負載進(jìn)行冷熱分層，并同時(shí)參考自己的預算，對性能的需求，對功耗的預期，來(lái)不斷地優(yōu)化自己的存儲方案。

憑借不同于傳統NAND閃存的革命性材料，傲騰具有就地寫(xiě)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(shù)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NAND閃存的傲騰介質(zhì)，傲騰持久內存、傲騰固態(tài)盤(pán)具有諸多新特性。先是它支持就地寫(xiě)入，寫(xiě)入前不需要進(jìn)行數據擦除。不像普通NAND閃存存在讀-修改-寫(xiě)這個(gè)過(guò)程，因此它擁有更好的性能。同時(shí)在長(cháng)時(shí)間寫(xiě)入后，它也不會(huì )出現數據臟塊，不需要進(jìn)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(huì )出現NAND固態(tài)盤(pán)用得越久、性能越差的問(wèn)題。

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

其次是傲騰技術(shù)支持位尋址，可以提供超低的延遲，帶來(lái)更快的傳輸速度，畢竟AI人工智能技術(shù)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，就是將數據的載體從汽車(chē)升J為飛機。延遲方面，它好可以做到微秒J別，雖然和內存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。英特爾數據顯示傲騰DC固態(tài)盤(pán)的訪(fǎng)問(wèn)延遲不僅較傳統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(pán)DC P4800X的讀取延遲在不同寫(xiě)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(pán)可以支持多達60個(gè)DWPD（每日全盤(pán)寫(xiě)入次數），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(pán)，只能支持3個(gè)DWPD左右，英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)的進(jìn)步是非�？捎^(guān)的。

人工智能技術(shù)的數據管道可以通過(guò)使用英特爾傲騰持久內存、傲騰固態(tài)盤(pán)、QLC 3DNAND固態(tài)盤(pán)，進(jìn)行合理搭配來(lái)提升任務(wù)執行的效率，并降低成本、功耗。

同時(shí)從AI數據通道中的采集、整理、訓練、推理四個(gè)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、一致的吞吐量，以及同樣一致、持續、超低的延遲，這些需求正是傲騰產(chǎn)品所擅長(cháng)的，再加上英特爾QLC 3D NAND SSD所擁有的大容量（已可實(shí)現單盤(pán)32TB）、G性能特性，通過(guò)這樣一個(gè)出色的結合，可以幫助改善客戶(hù)對數據的融合，提升軟件定義存儲解決方案的性能，幫助用戶(hù)為即將到來(lái)的人工智能時(shí)代的數據爆發(fā)做好相應的準備。

 

大幅提升效率

英特爾存儲方案體現實(shí)際價(jià)值

采用傲騰固態(tài)盤(pán)后，VMWare vSAN、hadoop、CEPH等各個(gè)存儲系統的性能都獲得了大幅提升。

根據倪錦峰先生介紹，在實(shí)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(pán)加英特爾QLC 3D NAND固態(tài)盤(pán)的存儲解決方案，這一方案大幅提升了AI人工智能、大數據、云計算的存儲性能。在A(yíng)I的一個(gè)訓練場(chǎng)景中，這一方案相比原來(lái)的HDD機械硬盤(pán)方案可以獲得21倍的性能提升以及96%的延遲下降，同時(shí)降低TCO多達60%。在VMWare vSAN分布式存儲系統中，將G性能緩存從NAND PCIe固態(tài)盤(pán)換成英特爾的傲騰固態(tài)盤(pán)后，其虛擬機密度提升了60%，同時(shí)系統整合率能夠提升30%；在hadoop分布式架構中，當用戶(hù)使用英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)作為hadoop的臨時(shí)數據緩存后，其吞吐量或性能可以提升40%左右。

 

而在CEPH分布式存儲系統中，當用戶(hù)使用英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)替換了傳統的NAND固態(tài)盤(pán)，作為元數據（metadata）緩存和journal盤(pán)后，其延遲可以降低50%左右，同時(shí)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(hù)將英特爾傲騰固態(tài)盤(pán)作為緩存盤(pán)后，則能使每個(gè)系統、每個(gè)節點(diǎn)所能夠支持的虛擬機數量提升60%左右，同時(shí)虛擬機的跑分也能夠提升約80分。此外，現在也有很多國內公司正在使用英特爾傲騰技術(shù)來(lái)進(jìn)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性能與穩定性

英特爾公司區非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰略業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)總監倪錦峰先生接受了采訪(fǎng)

從以上的技術(shù)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，主要依賴(lài)的是性能接近內存的傲騰存儲產(chǎn)品。而在前不久舉行的2020英特爾年度戰略“紛享會(huì )”上，英特爾也提出了近內存計算的概念，那么這是否代表著(zhù)未來(lái)的存儲趨勢？幸運的是，筆者在此次大會(huì )上還獲得了采訪(fǎng)英特爾公司區非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰略業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)總監倪錦峰先生的機會(huì )。倪錦峰先生認為在這個(gè)數據爆發(fā)的時(shí)代，特別是當5G技術(shù)發(fā)展成熟之后，所產(chǎn)生的大量數據無(wú)法通過(guò)網(wǎng)絡(luò )全部匯集到數據中心，所以部分數據需要要在邊緣進(jìn)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。 

而在數據中心里，則存在不少壓縮、解壓縮等具有規律性、重復性、依賴(lài)內存的計算需求，如果使用傳統的執行方式將消耗很多CPU計算資源和DRAM內存資源。英特爾的中長(cháng)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。比如英特爾研究院宋繼強院長(cháng)提到的方案是將FPGA與存儲架構融合在一起，存儲系統可以滿(mǎn)足類(lèi)似實(shí)時(shí)計算的要求，比如壓縮、解壓縮、AI訓練等。同時(shí)存儲系統的參與也能有效降低用戶(hù)對CPU、內存資源的需求，從而降低成本。而性能接近內存的傲騰介質(zhì)的確比較合適承擔這一重任。

顯然傲騰突出的性能是實(shí)現近內存計算的關(guān)鍵，那么企業(yè)在長(cháng)時(shí)間使用傲騰時(shí)，是否需要進(jìn)行額外的維護、保養呢？倪錦峰先生則表示對于傳統的NAND閃存固態(tài)盤(pán)來(lái)說(shuō)，可能需要這樣的工作。畢竟傳統SSD的讀-修改-寫(xiě)機制會(huì )導致垃圾數據堆積，造成性能下降，同時(shí)垃圾回收等會(huì )帶來(lái)額外的壽命損耗。傳統SSD之所以后續會(huì )出問(wèn)題，一是因為垃圾堆積沒(méi)有有效處理，二是因為NAND閃存用的時(shí)間越長(cháng)，它的壞塊就會(huì )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(lái)越少，性能也會(huì )越差。

而傲騰產(chǎn)品沒(méi)有寫(xiě)入放大的問(wèn)題，同時(shí)可擦寫(xiě)能力非常G，壽命有量J差異，所以它的整個(gè)生命周期里是沒(méi)有性能衰減的問(wèn)題。同時(shí)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。英特爾有大量的數據證明，傲騰產(chǎn)品在整個(gè)生命周期里面性能是一致、持續穩定的。

傲騰將成加速AI人工智能技術(shù)的“催化劑”

在本文截稿時(shí)，新G疫情仍沒(méi)有結束，人類(lèi)仍在與之戰斗。但我們堅信沒(méi)有一個(gè)冬天不能過(guò)去，沒(méi)有一個(gè)春天不會(huì )到來(lái)，AI新興技術(shù)必將助力人類(lèi)更快地戰勝疫情，加速推動(dòng)社會(huì )的數字化和智能化的發(fā)展。而要加速AI技術(shù)的發(fā)展，像傲騰這樣讓數據更靠近CPU，性能接近內存的新技術(shù)必不可少。而憑借更大的存儲容量和優(yōu)異的性?xún)r(jià)比，英特爾QLC3D NAND也將成為取代HDD機械硬盤(pán)陣列的一個(gè)新選擇。毫無(wú)疑問(wèn)，傲騰技術(shù)與QLC 3D NAND技術(shù)的結合，將成為AI人工智能技術(shù)的“催化劑”，我們也期待著(zhù)這瓶“催化劑”能讓AI人工智能技術(shù)發(fā)展得更快，并創(chuàng )造出更多的成果，為人類(lèi)造福。