智能時代，存儲加速正當時——美光推出高速大容量9300系列SSD

今天人們正在邁向萬物互聯的世界，這一切離不開科技的發展。從雲計算、大數據等技術的成熟到普及，海量數據的產生已成為趨勢，而越來越多的數據又增加了人們對於高速、低延遲、大容量的存儲的需求。人們看到了海量數據所帶來的無窮價值。隨之而來的是人工智慧、5G等技術的發展。可以說，當今技術發展已經進入一個循環，就是數據越來越多，對技術要求越來越高，同時技術的提升又促成更多的數據產生。而這些變化背後是對數據存儲變革的需求。同時也是硬體軟體不斷迭代升級的過程。在硬體跟不上的時代，通過軟體來優化系統，而硬體突破後，軟體又成為瓶頸。

今天我們能看到的，首先是海量數據的產生，根據IDC報告，預計到2025年全球數據量將達到163ZB，數據的海量增長讓存儲系統架構面臨挑戰。目前分散式存儲系統已成為趨勢。

同時隨著人工智慧技術的應用，每天有數十億的數據條目進入人工智慧、機器學習、深度學習和實時分析領域，企業對於存儲的性能需求越來越高，快閃記憶體因其高速存儲的性能在超融合和邊緣計算之間引入新的連接點。

對於最底層的存儲介質來講，誰能提供越來越大的容量以及越來越快速度的SSD，誰能更好的了解並融合人工智慧、5G技術，誰就將引領未來存儲的走向。

美光新品助力優化硬體，打破軟體瓶頸

美光科技近期發布了一款存儲產品9300 NVMe SSD。從產品上來看，首先相對於相同容量的硬碟來講體積更小、能耗更低、性能更好。

在性能上，9300系列的讀取和寫入速度達到每秒 3.5GB，隨機寫入延遲為 11 微秒（典型值）；實現更高的 IOPS，隨機讀取 IOPS 高達 850000，同時具備最高可達 15.36TB 的海量容量和 32 個命名空間。

美光企業級固態硬碟高級產品經理Cliff Smith

美光企業級固態硬碟高級產品經理Cliff Smith 在接受至頂網專訪時談到，美光新推出的9300系列SSD在性能、功耗方面表現突出，促進整個存儲系統更高效地處理數據。在過去，很多數據延遲的問題都是由於受到硬體的制約，但是有了新的 NVMe 協議之後，硬體的速度非常快，延遲可以做到微秒級，現在的瓶頸更多是軟體的架構如何做得更好的問題。

美光所做的就是與合作夥伴合作，一方面做產品驗證，一方面幫助客戶改進現有的軟體挑戰，解決軟體方面的瓶頸，有一些 GPU 預處理的工作需要在 CPU 上做，美光會幫他們提升速度，讓數據儘可能更多的在 GPU 里運行。

「9300 系列產品能夠提升數據處理速度，間接提升了機器學習整個流程的效率。與此同時，我們跟英偉達等合作夥伴開展合作，在進行數據緩存的過程中減少在 CPU 和 GPU 之間的轉換，更高效地處理數據，間接解決帶寬和速率的問題。」 Cliff Smith談到。

Cliff Smith進一步分享了美光 9300 系列SSD具有領先優勢的工作負載和應用場景：

一、美光9300支持人工智慧和機器學習中的訓練和緩存，其高速讀寫能夠加快提取速度，縮短機器學習/深度學習模型測試和訓練周期。

二、針對OLTP，能夠改善Microsoft SQL Server、Oracle Enterprise Database、MySQL 等資料庫的性能和一致性，提高了平台交易速度。

三、針對金融領域的高頻率交易，能夠捕獲暫時性數據集，存儲在本地以改進回溯測試。

四、針對Cassandra、MongoDB 等NoSQL 資料庫，以更低的成本構建更快、更小、更經濟的集群。

五、針對軟體定義存儲的支持，以Ceph為例，實現在更小的空間中容納更多數據塊、 數據流和對象。以及在小型隨機塊存儲上，其性能明顯優於機械硬碟，並且節點更少。

六、針對已經成熟的架構，包括Hadoop大數據集群下，提供經濟實惠的緩存，並且應用於VDI 和 vSAN 緩存層，獲得業內領先的性能和一致性。

晶圓製造，讓美光對於人工智慧有深入理解

固態盤的核心是存儲晶元，存儲晶元來自晶圓的產生，美光目前在晶圓製造過程中，藉助數據分析和人工智慧提高了生產效率。半導體製造堪稱地球上最複雜的任務之一，存儲晶圓的產生需要在無塵室歷經1500多個步驟才能完成。每一個步驟都需要及時監測，任何一個步驟異常，都會導致晶圓的失敗，因此對每一個步驟的實施監控是提升生產效率與安全性的關鍵核心，而機器學習和人工智慧能以極高精確度和極短時間完成這個任務，探測到熟練工作人員也較難感知到的異常。「每一層晶圓的加封都可能產生一些瑕疵，以前通過肉眼或者顯微鏡去看這些瑕疵，從效率和精準度來看是很大的挑戰。」

美光科技亞太區解決方案架構總監See Ghee Tan

而通過人工智慧的深度學習來模擬人的視覺、觸覺，將不同的數據通過數據科學家進行分析，可以幫助改進整個生產過程。美光科技亞太區解決方案架構總監See Ghee Tan在專訪中分享美光在晶圓生產過程中對於人工智慧的理解和利用，「美光從全球500多個伺服器、8000餘個來源收集數據，隨後由數據科學家進行分析，並建立AI及機器學習模型，通過人工智慧及深度學習來模擬人的視覺、觸覺，做改善和優化，以改進整個生產過程。怎麼做到優化？首先是高效率，因為是用機器來完成；另外也做到了提升產品的質量，因為僅靠人工去完成這 1500 多個步驟的話，相對容易出錯，而機器出錯的幾率比較小。」

有的技術沒有消失，只是停止增長

在專訪的最後時刻，根據Cliff Smith在快閃記憶體領域的多年經驗，至頂網希望他能分享一下對技術創新的理解。

Cliff Smith表示，通過自己多年的觀察，存儲技術的創新不是一個絕對替代的過程，而是新舊技術不斷並存的過程。舊技術不會消失，而是停止了增長。

「根據我在這個行業中多年的經驗，舊技術並不會消失，也不會被新的技術完全取代。舊技術一直都在，只不過沒有新技術的增長快，因為有一些應用就是需要舊技術，沒有必要用新技術替代。比如說 EPROM 技術至今仍在電視機里使用，因為電視機有很多新插口還在使用這一舊技術。」

「我們今天在談新技術 NVMe，並不意味著 SAS 和 SATA 等舊技術會消失。正如早上的演講所示，從2020年的數據來看，近七成將是 NVMe介面，剩下三成是 SAS 介面和 SATA介面。人們肯定不會使用容量 20TB 的 SATA，因為光讀取就要一天的時間，這樣做沒有任何意義，肯定會有新的東西來滿足新的需求。老的產品，例如 SAS 也會有一些新的功能以提高其可用性。總體而言，NVMe 是新的增長點，但不會讓 SAS 和 SATA 產品徹底消亡。」

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