고성능 메모리 및 스토리지로 구동되는 6가지 애플리케이션

작가 루이스 랴오 | 2022년 7월 25일 | 모두, 기술

오늘날 우리가 상상할 수 있는 것보다 더 많은 데이터가 생성, 처리 및 저장되고 있습니다. 소프트웨어, 알고리즘, IoT 장치 및 기타 기계는 다양한 형태, 다양한 방법 및 목적을 사용하여 데이터를 생성하는 사람들과 합류했습니다. 2020년에 64ZB 이상의 데이터가 생성되었습니다. IDC 보고서.

데이터를 적시에 현명하게 사용하면 놀라운 가치를 발견하고 비즈니스 효율성을 높일 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 이러한 효율성을 위해서는 미션 크리티컬 워크로드의 요구 사항을 충족하기 위해 그 어느 때보다 빠르고 안정적인 고용량 메모리, 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 필요합니다. 오늘날의 스트리밍, 다차원 데이터 세트 및 실시간 분석의 복잡성과 과제를 극복하려면 메모리와 스토리지 모두 진화, 통합 및 수렴해야 합니다.

메모리/스토리지 분할은 속도와 지속성 사이의 균형에서 비롯되었습니다(오늘날에도 IDC는 64ZB 중 2%만 저장되는 것으로 추정함). 그러나 메모리와 스토리지 사이의 경계는 점점 흐려지고 있습니다. 스토리지 전송 속도를 향상시키는 기술의 획기적인 발전. 예를 들어 SCM(스토리지 클래스 메모리)은 DRAM과 유사한 방식으로 비휘발성 메모리를 저장하여 NAND 플래시와 DRAM 사이에서 일종의 브리지 역할을 하는 영구 메모리의 한 형태입니다. 그리고 NAND 플래시 드라이브의 10배 속도와 DDR SDRAM의 절반 비용으로 그렇게 합니다.

원천: 퓨어스토리지

이를 통해 대기 시간을 줄이고 구조화되지 않은 데이터 세트의 고성능 스토리지를 활성화하여 다양한 사용 사례에서 복잡한 데이터베이스, 분석, 파일 스토리지 및 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 워크로드를 사용할 수 있습니다.

보다 구체적으로 고성능 메모리는 두 가지로 제공됩니다.

- - GDDR(Graphic Double Data Rate) – AI 및 암호화폐 채굴 애플리케이션을 갖춘 비용 최적화된 고속 표준
  - 고대역폭 메모리(HBM) – AR/VR 애플리케이션, 게임 및 기타 메모리 집약적 워크로드를 위한 고용량, 전력 효율적인 표준

원천: 그것의 얼굴

스토리지 측면에서 빠른 SSD는 낮은 대기 시간과 높은 처리량 기능으로 인해 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 하이퍼컨버지드 인프라(HCI) 아키텍처 내 스토리지 시스템의 핵심이 되고 있습니다.

PCIe Gen 4.0 인터페이스에서 실행되는 Phison의 E18 NVMe 컨트롤러가 장착된 SSD는 순차 읽기 및 쓰기를 위해 초당 7.4/7.0GB라는 전례 없는 속도로 시스템을 작동시키고 있습니다. Phison도 배송 예정입니다. 맞춤형 PCIe Gen 5.0 SSD 표준의 얼리 어답터를 위한 올해 말.

생명 과학에서 통신, 제조에서 핀테크에 이르기까지 다양한 산업에서 고성능 스토리지와 메모리의 올바른 조합을 사용하여 비즈니스 기능을 추진하는 방법을 살펴보겠습니다.

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)

AI 기반 알고리즘은 거의 모든 산업에 침투했습니다. 딥 러닝 및 ML은 치료, 대출 지급, 게임, 채용 및 생각할 수 있는 거의 모든 비즈니스 기능에서 데이터 수집 및 처리를 주도합니다. AI는 많은 대규모 구현에서 GPU(복잡한 수학 및 통계 계산을 실행할 때 CPU보다 더 효율적임)가 필요한 프로세서 및 메모리 집약적인 기술입니다.

GPU는 차례로 ML 알고리즘의 "훈련" 및 "추론" 작업을 위해 고성능 메모리를 요구합니다.

작업을 잘 "학습"할 수 있도록 알고리즘 또는 신경망을 훈련하려면 큰 데이터 세트가 필요합니다. 종종 이러한 데이터 세트는 너무 커서 여러 서버 또는 클라우드 시스템에 분할하거나 병렬로 실행하거나 며칠 동안 시스템에 공급해야 합니다. 이는 메모리가 데이터를 알고리즘에 "공급"(또는 수집)하는 병목 현상임을 의미합니다. 전력 효율이 높고 고대역폭이 큰 고용량 메모리와 크고 빠른 스토리지 솔루션이 필요합니다.

수집 프로세스를 시작하기 전에 다양한 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 구조화되지 않았거나 서로 호환되지 않는 다양한 형식일 수 있으므로 허용 가능한 단일 형식으로 변환해야 합니다. 다시 변환 속도는 설치된 메모리 및 스토리지의 품질(및 수량)에 따라 달라집니다. 수집 프로세스와 달리 변환 중 스토리지 액세스는 다양하며 순차 및 임의 읽기 및 쓰기가 모두 필요합니다.

이 문제는 NVMe SSD로 해결됩니다. NVMe SSD를 사용하면 동적 프로비저닝으로 스토리지 부분을 컴퓨팅 노드에서 분리하여 더 큰 데이터 세트를 생성하고 관리할 수 있습니다. NVMe 컨트롤러는 또한 GPU와 스토리지 미디어 간의 병렬 액세스를 허용하여 ML 모델의 에포크 시간(또는 전체 데이터 세트를 완전히 통과하는 데 걸리는 시간)을 가속화하고 GPU 활용을 최대화합니다.

AI 모델이 훈련된 후 추론 단계가 시작됩니다. 여기에서 알고리즘이 출력을 제시하고 의사 결정을 지원합니다. AI/ML 추론은 실시간으로 답변을 생성하기 위해 고대역폭 및 저지연 메모리가 필요합니다. 여기에서 속도와 응답 시간이 더 높은 우선 순위를 갖습니다.

고해상도 스트리밍 비디오(미디어 및 엔터테인먼트)

비디오는 파일 크기 및 데이터 볼륨 증가와 관련하여 방 안의 코끼리입니다. 더 나은 해상도는 시청자 경험을 향상시키지만 저장 및 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양을 크게 증가시킵니다. YouTube 또는 Netflix "비용"을 통해 HD(1080p) 비디오 스트리밍 시간당 1.6GB 및 3GB 데이터의 각각. 해상도를 4K로 높이면 소비량이 시간당 각각 2.7GB와 7GB로 증가합니다. 4K 콘텐츠의 채택 및 가용성은 공영 방송사와 OTT 제공업체가 프로그래밍 및 배포에 사용을 늘리면서 속도를 높이고 있습니다.

원천: 중요

인포테인먼트를 위한 비디오 및 미디어 스토리지는 요즘 클라우드 파일 스토리지 제공업체의 주요 관심사이지만(빠른 고대역폭 연결의 가용성 덕분에) 소비자와 기업은 더 큰 용량의 SSD로 이동하여 읽기 집약적인 워크로드 장단점을 알고 있어야합니다. 이러한 SSD의 대부분은 QLC 낸드 플래시 칩이며 TLC에 비해 대기 시간이 길고 내구성이 낮으며 성능이 낮은 경향이 있습니다.

노름

미디어 및 엔터테인먼트 업계만이 4K/8K 비디오 채택을 가속화하는 것은 아닙니다. 하이엔드 게임은 고해상도 그래픽 외에도 제로 지연 또는 버퍼링으로 더 빠른 응답 시간을 요구합니다. 게임 애호가와 전문가는 종종 고성능 그래픽 카드와 대형 프레임 버퍼가 필요한 4K/8K 화면이 있는 여러 모니터를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. HBM은 초당 4096 I/O의 속도로 16~32GB의 프레임 버퍼 크기를 허용합니다.

오늘날 4K 그래픽은 게임 장비의 표준이지만 8K는 확실히 미래입니다. 비디오를 고속으로 저장하고 읽고 쓰기 위해서는 더 크고 빠른 콘솔 및 외부 SSD가 필요합니다.

최신 비디오 게임이 DDR RAM의 가장 큰 소비자라는 것은 비밀이 아닙니다. 사실적인 렌더링을 가능하게 하는 GPU로 가득 찬 데이터 센터로 구동되는 클라우드 게임이 확산되면서 PC와 콘솔 게임 모두에서 메모리 요구 사항이 계속 높아지고 있습니다.

전문 PC 게임은 종종 GPU가 레이 트레이싱 및 가변 속도 쉐이딩과 같은 복잡한 작업을 수행하는 초고해상도 4K/8K 그래픽을 요구합니다. 이러한 작업은 제로 대기 시간을 요구합니다. 지연 및 버퍼링은 진지한 게이머라면 용서할 수 없는 범죄이므로 GDDR 또는 HBM 메모리는 타협할 수 없는 요구 사항입니다.

그런 다음 스토리지 문제가 있습니다. 2K 해상도의 평균 AAA 게임은 하드 드라이브에서 약 50GB의 공간을 차지합니다. 4K 해상도가 표준이 되면서 고해상도 고유 텍스처 매핑과 3D 사실적 렌더링 자산을 사용하는 주류 게임은 150~200GB의 저장 공간을 쉽게 차지합니다. 즉, 모드, 추가 팩 및 기타 다운로드 가능한 콘텐츠(DLC)와 함께 20개 정도의 표준 게임 컬렉션을 유지하려면 내부 SSD에 최소 2TB의 공간이 필요합니다.

대용량과 함께 게임용 SSD는 읽기 속도가 5.5GB/s를 초과해야 합니다. 그렇지 않으면 캐릭터 근처의 텍스처와 개체가 지연 후에 나타납니다. 최신 PCIe Gen4 NVMe M.2 드라이브는 크고 연속적인 파일의 경우 최대 7GB/s, 작고 흩어져 있는 파일의 경우 최대 3GB/s의 읽기 속도를 달성할 수 있습니다.

증강현실(AR)과 가상현실(VR)

AR 및 VR은 게임, 의료, 엔지니어링, 건축, 건설, 교육 등 다양한 산업에서 느리지만 꾸준히 보급되었습니다. 실제 응용 프로그램보다 교육 및 시뮬레이션에서 더 광범위하게 사용됩니다. 가상 객체를 실제 객체로 바꾸어 구축 또는 설치한 후 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다.

하이엔드 AR 및 VR 헤드셋 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 사용되는 디스플레이에는 3840×2160 해상도의 UHD(초고화질) 디스플레이가 필요합니다. 여기에는 고성능 메모리가 있는 강력한 그래픽 카드가 필요합니다. 4K 해상도의 표준 이미지는 32비트 RGB로 인코딩되었다고 가정하면 33.2MB입니다. 프레임 속도가 90 FPS인 4K VR 디스플레이는 움직이는 표준 이미지에 대해 3GB/s의 데이터 전송 속도를 요구합니다. 6GB/s의 읽기 속도 한 쌍의 이미지에 대한 SSD에서. 더 자세한 이미지에는 최대 10GB/s의 대역폭이 필요하며 이는 현재 시장에서 사용할 수 있는 SSD로는 불가능합니다. (그러나 2022년 말에 출시될 예정인 Phison의 E26 SSD는 이러한 읽기/쓰기 속도에 도달하거나 이를 초과할 것입니다.)

고성능 컴퓨팅(HPC)

오늘날 많은 분야에는 컴퓨팅, 스토리지 및 대역폭 요구 사항이 매우 높은 특정 전문 비즈니스 기능이 있습니다. 과학 연구, 금융, 제조, 국방, 에너지 및 의료 분야의 많은 작업에는 최첨단 성능을 갖춘 빅 데이터 수집 및 처리가 포함됩니다.

게임 개발, 비디오 편집, VR 시뮬레이션 및 CAD는 상당한 I/O 리소스와 대역폭을 사용하는 중간 수준 워크로드 중 일부에 불과합니다. 여기에는 함께 HPC를 구성하는 강력한 컴퓨팅 및 클라우드 시스템이 필요합니다. HPC에는 날씨를 예측하고 파생 가격을 결정하며 위성을 제어하는 슈퍼컴퓨터가 포함됩니다. 여기에는 평균보다 몇 배 더 많은 스토리지, 메모리 및 대역폭이 필요합니다. HPC는 이제 단순한 IT 비용 센터가 아니라 운영 워크플로의 핵심 부분입니다. 안정적이고 유연하며 확장 가능하고 효율적인 스토리지 인프라가 필요합니다.

비행 또는 분자 상호 작용 시뮬레이션과 같이 HPC에서 실행되는 일반적인 애플리케이션은 로드하고 시작하기 위해 막대한 양의 데이터가 필요합니다. 실시간 사용자 상호 작용과 결합하여 짧은 대기 시간, 고대역폭 및 최대 용량 스토리지 인프라가 필요합니다. HPC 클러스터에서 스토리지 장치에 읽고 쓴 데이터의 양은 엑사바이트(EB) 수준일 수 있습니다. 이러한 이유로 저장을 위한 데이터 처리는 계산 작업 중단을 방지하기 위해 CPU에서 오프로드되어야 합니다.

또한 HPC 애플리케이션에는 자주 액세스되는(따라서 컴퓨팅 노드에 가까운 SSD에 저장해야 하는) "핫" 데이터와 드물게 액세스되는(따라서 SSD에 상주할 수 있는) "콜드" 데이터의 두 가지 종류의 데이터가 있습니다. 스토리지 어레이).

최신 스토리지 드라이브는 PFS(병렬 파일 시스템)를 사용하므로 클러스터의 모든 노드가 최소한의 대기 시간으로 모든 드라이브와 병렬로 통신할 수 있습니다. 최신 SSD만 NVMe 컨트롤러 지연 없이 모든 애플리케이션 요청을 처리할 수 있습니다.

원천: 위카

자동차

자동차 산업의 미래는 사례 – 연결, 자율, 공유, 전기. 이러한 각각의 특성과 기능은 데이터 수집, 처리 및 저장을 위해 최신 자동차에 대한 수요가 높습니다. 오늘날의 기존 자동차는 이미 연료만큼 데이터를 사용합니다. 1TB 초과 일일 데이터:

- - 텔레매틱스 및 V2X 애플리케이션 – 8GB ~ 64GB
  - 인포테인먼트 – 64GB ~ 256GB
  - HD 매핑 – 16GB ~ 128GB
  - 대시보드 카메라 – 8GB ~ 64GB
  - 디지털 계기판 – 8GB ~ 64GB
  - 휴먼 머신 인터페이스(HMI) – 32GB ~ 64GB
  - 증강 현실(AR) – 16GB ~ 128GB
  - 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) - 8GB ~ 128GB
  - 사고 기록 – 8GB ~ 256GB

지금부터 10년 이내에 하루에 총 1ZB의 데이터를 생성하는 연결된 자율 주행 차량(AV)이 9천만 대에 달할 것입니다. 이 엄청난 양의 데이터를 관리하는 것은 고사하고 어떻게 이해해야 할까요? 답은 낸드플래시 기반 자동차 보관 솔루션 eMMC, SSD 및 UFS 중앙 집중식 클라우드 및 AI 기반 애플리케이션과 동기화되어 작동합니다.

Phison으로 혁신 가속화

Phison은 NAND 플래시 컨트롤러 및 스토리지 솔루션 분야의 시장 리더로서 오늘 논의한 모든 실제 응용 프로그램의 기반입니다. 그것은 클라이언트를 제공합니다, 기업 그리고 임베디드 메모리 및 스토리지의 속도, 용량, 안정성 및 효율성의 한계를 확장하는 솔루션입니다.

Phison의 동급 최고의 SSD 제품은 성능, 전력 및 내구성에 대한 맞춤형 사양으로 제조 및 최적화되어 모든 산업에서 가장 복잡하고 데이터 집약적이며 미션 크리티컬한 애플리케이션에 적합합니다. 일관된 성능과 더 빠른 응답 시간을 제공하여 비즈니스 워크로드의 성공률을 직접적으로 향상시킵니다.