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英特爾推出金字塔型的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu),使得數(shù)據(jù)更加靠近CPU和GPU

牽手一起夢 ? 來源:至頂網(wǎng) ? 作者:任新勃 ? 2020-05-15 18:01 ? 次閱讀
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數(shù)據(jù)的海量增長如今已成為共識,隨著5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展,人們還發(fā)現(xiàn)越來越多的數(shù)據(jù)需要及時有效地收集,整理,分析和再利用,數(shù)據(jù)處理得越早越能體現(xiàn)其作用和價值,并產(chǎn)生洞察。

例如針對當(dāng)前全球肆虐的新型冠狀病毒,科學(xué)家越早收集病例信息、越早通過AI進(jìn)行篩查,就能越早地分析和提煉出診斷方案并加速疫苗研發(fā)。同時,讓數(shù)據(jù)在AI數(shù)據(jù)管道中經(jīng)歷采集、準(zhǔn)備、訓(xùn)練和推理,更需要海量的數(shù)據(jù)存儲,海量的算力和有效的算法,因為這些數(shù)據(jù)不僅來源復(fù)雜,數(shù)量龐大,格式也是雜亂多樣的。

在早期,很多數(shù)據(jù)都是傳回數(shù)據(jù)中心進(jìn)行梳理和分析。在5G發(fā)展起來之后,隨著人們對于數(shù)據(jù)實時處理的需求的增加,就越發(fā)需要實現(xiàn)存儲和計算在邊緣的融合。

鑒于人們對于存儲和計算融合的需求越來越強烈,英特爾推出金字塔型的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu),既通過英特爾傲騰技術(shù)讓更多的數(shù)據(jù)靠近處理器,以獲取及時的洞察,又能實現(xiàn)大容量的數(shù)據(jù)存儲,讓整個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的投資成本在可控的范圍之內(nèi)。

英特爾基于數(shù)據(jù)需求推出的金字塔型的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu),從最上面的DRAM,英特爾傲騰持久內(nèi)存,到下面的SSD、HDD和磁帶,其中傲騰持久內(nèi)存可以提供超高的性能和超低的延遲,使得數(shù)據(jù)更加靠近CPUGPU,以便獲得及時的洞察。英特爾傲騰固態(tài)盤以及以英特爾為代表的TLC、QLC等大容量、高性能的NAND固態(tài)盤則更適合作為溫?zé)岽鎯蛘邷卮鎯??;诖?,我們可以根?jù)不同的工作負(fù)載對數(shù)據(jù)進(jìn)行冷熱分層,然后根據(jù)性能、成本、及功耗的預(yù)算,來不斷地優(yōu)化性能。

今年是英特爾在中國35年,作為高科技公司,英特爾一直在積極探索前瞻性技術(shù)和技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的能力,并在一次一次的產(chǎn)業(yè)浪潮發(fā)展中得到了驗證。在不久前,英特爾首次提出“智能X效應(yīng)”,這一效應(yīng)的背后是如今越來越多智能的物連接起來,勢必將帶來指數(shù)級的數(shù)據(jù)量爆炸,同時推動跨越不同產(chǎn)業(yè)的龐大的業(yè)務(wù),形成促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新的創(chuàng)新模式。

面對這樣的趨勢,英特爾中國研究院院長宋繼強提出針對AI時代,對于數(shù)據(jù)處理的需求幾乎是實時的,英特爾對此在存儲技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略之一便是近內(nèi)存計算——將數(shù)據(jù)在存儲層級向上移動,使其更接近處理單元進(jìn)行計算。這將是未來數(shù)據(jù)處理最迫切的需求,特別是AI計算。近內(nèi)存計算單元,包含乘加器和單獨的靜態(tài)內(nèi)存,能讓內(nèi)存和計算資源更緊密地結(jié)合在一起。

同時,這種近內(nèi)存計算單元可以構(gòu)成分布式計算架構(gòu),使大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的效率大幅攀升。

英特爾中國區(qū)非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān)倪錦峰告訴至頂網(wǎng),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計算方式需要把數(shù)據(jù)遷移到CPU,會消耗很多CPU資源和DRAM的資源。而英特爾最新展示的近內(nèi)存計算技術(shù)是把計算和存儲更好地融合在一起,使得存儲和計算更加靠近?!敖鼉?nèi)存計算可以有多種創(chuàng)新的實現(xiàn)方式,其中之一便是用FPGA加上Intel的NVM存儲架構(gòu)在一起,很好地解決類似的實時計算要求,比如壓縮、解壓縮、AI訓(xùn)練等。實時存儲和計算問題的架構(gòu),一是可以解決數(shù)據(jù)的時效性問題,二是解決CPU資源以及DRAM的資源損耗問題。”

面對未來對于實時數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)場景,我們可以看到英特爾基于金字塔型的存儲架構(gòu)為各種復(fù)雜的工作負(fù)載提供了持續(xù)的、可靠的且按需擴(kuò)展的靈活多變的解決方案。包括近內(nèi)存技術(shù)以及英特爾傲騰技術(shù)結(jié)合3D NAND的技術(shù)來滿足像AI、物聯(lián)網(wǎng)等低時延、高性能的工作負(fù)載需求;英特爾的傲騰持久內(nèi)存及英特爾傲騰固態(tài)盤使數(shù)據(jù)可以更加靠近CPU;而英特爾QLC 3D NAND固態(tài)盤,以其出色的更高的容量密度以及優(yōu)異的性價比為海量數(shù)據(jù)存儲提供各種解決方案。

責(zé)任編輯:gt

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