原标题：SSD变得更智能

　　现在是计算存储的早期阶段，它支持驱动器上的数据处理。

　　十年前，基于闪存的固态驱动器 (SSD) 价格昂贵且珍贵 — 用于需要快速访问的“热数据”，同时跟踪存储介质在磨损之前可以处理的写入次数。如今，NAND 闪存(现在是 3D)的耐用性已不再是一个问题，而且现在非常成熟的非易失性内存快速协议 (NVMe) 已经释放了 SSD 的全部功能。在广泛的用例中也不乏服务于不同目的的外形规格。

　　基于 3D NAND 闪存的 SSD 不再只是存储数据以进行快速访问的地方。与 DRAM 相结合，它们现在是许多设备(包括一些笔记本电脑)的主要存储设备。由于控制器技术的进步，在数据通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 驱动的工作负载呈指数级增长的时候，固件和软件可以自行完成更多工作。

　　SSD 的进步可以归功于大小供应商，他们正在响应市场对更时尚外形和设备的需求，这些设备可以处理极端环境以在边缘计算环境中运行，包括工业环境和现代车辆。虽然 NVMe 等更快的接口和 快速成熟的 Compute Express Link (CXL) 协议 将使数据能够比以往更快地移入和移出 SSD，但 SSD 正在转向自己做更多的事情。

　　三星电子存储解决方案和产品开发执行副总裁 Jin-Hyeok Choi(来源：三星电子)

　　三星电子最近推出了第二代高性能 SmartSSD——专有计算存储，在设备中集成了数据处理功能。SmartSSD 不是在 CPU、GPU 和 RAM 之间传输所有数据，而是可以直接处理数据，以帮助消除在存储设备和 CPU 之间移动数据时经常出现的瓶颈。除了显着提高系统性能外，这还可以提高能源效率，因为移动数据需要大量电力：三星宣称能源消耗减少了 70%。

　　该公司告诉 EE Times，三星的 SmartSSD 是该公司如何专注于提供超过硬盘驱动器存储能力的 SSD 的一个例子。NVMe 发挥着关键作用，因为它消除了 CPU 接口中的性能瓶颈，从而最大限度地提高了 NAND 并行度并提高了随机读写速度。

　　该公司看到客户对 SSD 中“更智能”功能的需求，这些客户使用具有更复杂工作负载(例如大数据分析、AI 和 ML 以及安全性)的数据密集型应用程序，而其 SmartSSD 的计算存储功能可以满足这些需求这些工作负载。

　　特别是对于 AI/ML 工作负载，三星同时推出了结合了存储和 DRAM 内存优势的“内存语义 SSD”。该公司表示，通过利用 CXL 互连技术和内置 DRAM 缓存，这些 SSD 在 AI 和 ML 应用程序中使用时，随机读取速度和延迟均提高了 20 倍，是需要的工作负载的理想选择更快地处理较小的数据集。

　　Samsung Electronics Co. Ltd. 最近推出了第二代高性能 SmartSSD，这是一种专有的计算存储，在设备中集成了数据处理功能。(来源：三星电子)

　　三星预计 CXL 将成为 SSD 的下一个关键接口技术，首先用于持久性内存领域，以及 AI/ML 应用所需的大容量内存，然后逐渐扩展到通用 SSD 市场。

　　CXL 协议和计算存储的共同点是它们都使数据移动更加高效。具有计算存储功能的更智能 SSD 意味着数据不会移动到任何地方;可以在驱动器上完成工作负载。

　　CXL自诞生以来势头迅猛，而目前计算存储的应用目前还比较有限，包括压缩、视频转码、数据库加速、边缘计算等。

　　标准刚刚发布

　　为了使计算存储起飞，它需要标准化。SNIA 的计算存储架构和编程模型最近才得到其成员的批准，并作为批准的标准发布。1.0 版定义了可以跨计算 存储设备(包括处理器、驱动器和存储阵列)之间的接口实现的功能和操作。

　　在接受 EE Times 采访时，SNIA 计算存储技术工作组主席 Jason Molgaard 表示，有 50 多家公司正在合作制定该标准，该标准于 2018 年闪存峰会上启动。

　　SNIA 标准之外的重点之一是安全方面。“我们实质上是在打开这些新的攻击面，我们不想让产品容易受到攻击，”Molgaard 说。

　　SNIA 的计算存储架构和编程模型 1.0 版定义了可以跨计算存储设备(包括处理器、驱动器和存储阵列)之间的接口实现的功能和操作。(来源：SNIA)

　　该标准还与 NVMe 和 CXL 相交，同时与这些传输无关并与串行连接 SCSI (SAS) 或串行高级技术附件 (SATA) 兼容，并且没有什么可以阻止使用旋转磁盘硬盘驱动器完成计算存储，Molgaard说。“我们将把这个问题留给其他组织来决定。 NVMe 是计算存储的第一个非常合乎逻辑的接口，但这并不意味着它是唯一的接口。”

　　SNIA 在计算存储方面的努力是双重的：Molgaard 说，有一个体系结构和编程模型，前者是优先事项。后者可能需要更多时间来最终确定应用程序编程接口 (API) 以与 NVMe 保持一致。目前，SNIA 定义了三种不同的架构：计算存储处理器、计算存储驱动器和计算存储阵列。处理器没有存储，但它与存储交互。

　　计算存储驱动器是计算存储的“典范”。他说，三星的 SmartSSD 就是一个很好的例子，因为它能够直接在驱动器中对数据执行操作。虽然 CXL 优化了数据移动，但计算存储允许数据保持不变，尽管从更大的角度来看，更大系统中的计算存储可以与 CXL 一起工作。

　　Molgaard 说，CXL 和计算存储的推动力在很大程度上是由正在摄取和处理的数据量不断增长所驱动的，对于具有计算存储功能的更智能 SSD 来说，最基本和最有用的工作负载之一就是过滤。“大量数据被写入我们的存储中，但其中一些是不相关的——要么与特定应用程序无关，要么只是一般情况下不相关。”

　　可以建立参数来决定哪些数据需要从数据库中提取，甚至存储在那里。“你可以减少数据集，这样你就不必传输那么多了，”他说。

　　超大规模用户和大型在线零售商对这种类型的过滤很感兴趣，因为它们可以将数据集减少到只包含感兴趣的项目。Molgaard 说：“只有那些感兴趣的项目才需要传输到主机，您可能拥有更高性能的 CPU，这些 CPU 实际上可以对数据进行一些最终的数字运算。”

　　计算存储提供了灵活性，因为它适应不同类型的数据操作，包括压缩算法、加密或重复数据删除——几乎任何数据转换。“当你可以在驱动器上执行操作时，为什么要把它移到主机上进行操作，然后再将它移回去?” 他问。

　　简单性将推动采用

　　Molgaard 说，计算存储和智能 SSD 通常可以允许更多的自主存储。“你给它一个更高层次的目标，驱动器就会自行启动，并在完成大量工作后返回报告。”

　　能够在本地进行计算并不是智能 SSD 的唯一标志：尽管由于 NAND 闪存、固件和控制器技术的进步，耐用性不再是一个问题，但仍有改进的空间，营销副总裁 JB Baker 说和 ScaleFlux 的产品管理。他告诉 EE Times，耐久性对于某些工作负载仍然非常重要，并且可以提高每 GB 闪存的有效容量。更重要的是，该公司的重点是使新的 SSD 功能易于采用。

　　作为一家成立于 2014 年的年轻公司，ScaleFlux 正在推出其第三代智能 SSD，样品刚刚开始向客户发货。Baker 说，ScaleFlux 将所有东西集成到一个芯片中，包括计算引擎、闪存管理和内存接口。这降低了与交付计算功能相关的成本和功率。

　　不用说，每个人都在处理巨大的数据增长，他说，但对更智能的 SSD 的需求与解决伴随数据增长和各种工作负载而来的复杂性同样重要。

　　为基础设施采购驱动器的IT 运营 人员没有预算和时间来管理复杂性;他们必须能够插入东西并让它们工作以涵盖不断增长的服务水平协议以及不断增长的数据和处理量。“它必须简单，”Baker 说，他承认 ScaleFlux 的早期计算存储驱动器没有通过简单性测试，第二代得到了改进。

　　ScaleFlux 希望使其 SSD 易于客户采用。(来源：ScaleFlux)

　　在第三次迭代中，该公司“成功了”，因为更好的 SSD 不仅智能;更简单，他说。对于 ScaleFlux 客户，他说这意味着不必更改他们的应用程序或安装新软件。“你将这个东西插入你已经在使用 NVMe SSD 或计划使用它们的地方。”

　　Baker 表示，应用程序运行速度更快，延迟减少，闪存容量最大化，无需编程或 FPGA RTL 技能。ScaleFlux 在 NVMe SSD 提供的功能之上添加的是“透明压缩”，这是自动的，用户或管理员无需执行任何操作即可实现。“每千兆字节的闪存范围能够存储更多数据，从而降低了闪存的成本。”

　　客户通常转向闪存 SSD，因为硬盘驱动器无法满足应用程序需求，即使它们更便宜，但目标可能不仅是从服务器中获得 5 倍的交易数量，而且更一致地提供交易负载，他说。这是具有板载计算能力的智能 SSD 可以实现的。

　　与 CXL 一样， 计算存储 有望减少任何给定工作负载的数据移动量，但存在局限性，因为目前将通用编程放入驱动器并不总是有意义。

　　“我们仍处于数据移动减少的早期阶段，”Baker 说。目前，SSD 中计算存储的用例受到指数级数据增长的驱动，包括需要在闪存上处理“热数据”的工作负载。欺诈检测就是一个很好的例子。否则，计算存储是有意义的，因为有机会从 CPU 卸载正在减慢速度并且可以在硬件引擎中做得更好的功能。

　　Baker 说，通过制造更智能但更简单的 SSD，ScaleFlux 正在寻求使计算存储更主流，而不必预先强调这个术语，因为人们通常担心采用新技术。“我们试图让它尽可能简单易行，以至于你不能不这样做。”

　　本文最初发表于 EE Times。

　　Gary Hilson 是 EE Times 的一般特约编辑，主要关注内存和闪存技术。