高性能內存和存儲驅動的 6 個應用

作者廖路易斯 | 2022 年 7 月 25 日 | 全部, 技術

如今，正在創建、處理和存儲的數據量超出了我們的想像。軟件、算法、物聯網設備和其他機器已經與人們一起生成數據——以不同的形式、使用不同的方法並用於不同的目的。根據數據，2020 年創建了超過 64 ZB 的數據 IDC 報告.

智能、及時地使用數據可以為您提供洞察力，從而釋放令人難以置信的價值並提高您的業務效率。然而，這些效率需要比以往更快、大容量且可靠的內存、計算和存儲資源，以滿足關鍵任務工作負載的需求。這不僅僅是一個相對的問題——如果要克服當今流媒體、多維數據集和實時分析的複雜性和挑戰，內存和存儲都需要發展、集成和融合。

內存/存儲鴻溝源於速度和持久性之間的權衡（即使在今天，IDC 估計 64 ZB 中也僅保存了 2%）。然而，內存和存儲之間的界限越來越模糊提高存儲傳輸速度的技術突破性發展。例如，存儲類存儲器 (SCM) 是持久存儲器的一種形式，通過以與 DRAM 類似的方式存儲非易失性存儲器，充當 NAND 閃存和 DRAM 之間的某種橋樑。它的速度是 NAND 閃存驅動器的 10 倍，而成本是 DDR SDRAM 的一半。

來源： 純存儲

通過減少延遲並實現非結構化數據集的高性能存儲，可以跨不同用例實現複雜的數據庫、分析、文件存儲和在線事務處理 (OLTP) 工作負載。

更具體地說，高性能內存有兩種類型：

- - 圖形雙倍數據速率 (GDDR) – 一種成本優化的高速標準，適用於人工智能和加密貨幣挖掘
  - 高帶寬內存 (HBM) – 一種高容量、高能效標準，適用於 AR/VR、遊戲和其他內存密集型工作負載中的應用

來源： 面對它

在存儲方面，快速 SSD 憑藉其低延遲和高吞吐量的能力，日益成為高性能計算 (HPC) 和超融合基礎設施 (HCI) 架構中存儲系統的核心。

配備群聯 E18 NVMe 控制器並在 PCIe Gen 4.0 接口上運行的 SSD 正在以前所未有的每秒 7.4/7.0 GB 的順序讀寫速度點燃系統。群聯也計劃發貨定制 PCIe Gen 5.0 SSD 今年晚些時候將面向該標準的早期採用者。

讓我們看看不同的行業（從生命科學到電信、從製造到金融科技）如何使用高性能存儲和內存的正確組合來驅動其業務功能。

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)

基於人工智能的算法幾乎已經滲透到每個行業。深度學習和機器學習推動醫療、貸款支付、遊戲、招聘以及您能想到的幾乎任何業務功能中的數據收集和處理。 AI 是一種處理器和內存密集型技術，在許多大規模實施中需要 GPU（在執行複雜的數學和統計計算方面比 CPU 更高效）。

GPU 反過來需要高性能內存來進行 ML 算法的“訓練”和“推理”操作。

您需要大型數據集來訓練算法或神經網絡，以便它能夠很好地“學習”其任務。通常，這些數據集非常大，需要拆分到多個服務器或云系統、並行運行或在幾天內輸入到系統中。這意味著內存是向算法“饋送”（或攝取）數據的瓶頸。您需要節能、高帶寬和大容量的內存以及大型、快速的存儲解決方案。

在攝取過程開始之前，需要從各種來源收集數據。由於這些數據可能是非結構化的或採用彼此不兼容的各種格式，因此必須將其轉換為單一可接受的格式。轉換的速度再次取決於安裝的內存和存儲的質量（和數量）。與攝取過程不同，轉換過程中的存儲訪問是多種多樣的，需要順序和隨機讀寫。

NVMe SSD 解決了這個問題 - 它們使您能夠通過動態配置將存儲部分與計算節點分離來創建和管理更大的數據集。 NVMe 控制器還允許 GPU 和存儲介質之間的並行訪問，加快 ML 模型的紀元時間（或完整傳遞整個數據集所需的時間）並最大限度地提高 GPU 利用率。

訓練人工智能模型後，推理階段開始——這是算法呈現其輸出並幫助決策的地方。 AI/ML 推理需要高帶寬和低延遲內存才能實時生成答案。在這裡，速度和響應時間具有更高的優先級。

高分辨率流媒體視頻（媒體和娛樂）

就文件大小和數據量增長而言，視頻是房間裡的大象。雖然更好的分辨率可以改善觀看者體驗，但它們會顯著增加通過網絡存儲和傳輸的數據量。通過 YouTube 或 Netflix 流式傳輸高清 (1080p) 視頻“成本” 每小時 1.6 GB 和 3 GB 分別為數據。當分辨率提高到 4K 時，消耗量分別增加到每小時 2.7 GB 和 7 GB。隨著公共廣播公司和 OTT 提供商增加 4K 內容在節目和發行中的使用，4K 內容的採用和可用性正在加快。

來源： 顯著

雖然信息娛樂視頻和媒體存儲目前主要是雲文件存儲提供商關注的問題（得益於快速和高帶寬連接的可用性），但消費者和企業希望轉向更大容量的 SSD 讀取密集型工作負載應該意識到權衡。大多數 SSD 都是採用 QLC NAND閃存與 TLC 芯片相比，它們往往具有更高的延遲、更低的耐用性和更低的性能。

遊戲

媒體和娛樂並不是加速 4K/8K 視頻採用的唯一行業。除了高分辨率圖形之外，高端遊戲還需要更快的響應時間、零滯後或緩衝。遊戲愛好者和專業人士通常會使用多台具有 4K/8K 屏幕的顯示器，這些顯示器需要高性能顯卡和大幀緩衝區。 HBM 允許幀緩衝區大小為 16 至 32 GB，速率為每秒 4096 I/O。

雖然 4K 顯卡是當今遊戲設備的標準，但 8K 顯然是未來。這將需要更大、更快的控制台內和外部 SSD 來高速存儲和讀/寫視頻。

眾所周知，現代視頻遊戲是 DDR RAM 的最大消費者。隨著數據中心充滿了可實現逼真渲染的 GPU 提供支持的雲遊戲的激增，PC 和遊戲機遊戲的內存要求不斷提高。

專業 PC 遊戲通常需要超高分辨率 4K/8K 圖形，其中 GPU 執行光線追踪和可變速率著色等複雜操作。這些操作要求零延遲。滯後和緩衝是任何認真的遊戲玩家都不會原諒的罪行，這使得 GDDR 或 HBM 內存成為不可協商的要求。

然後是存儲問題。 2K 分辨率的 AAA 遊戲平均佔用硬盤空間約 50 GB。隨著 4K 分辨率成為常態，使用高分辨率獨特紋理映射和 3D 逼真渲染資源的主流遊戲很容易占用 150 至 200 GB 的存儲空間。這意味著要維護 20 個左右游戲的標準集合以及模組、額外包和其他可下載內容 (DLC)，內部 SSD 至少需要 2 TB 空間。

除了大容量之外，遊戲 SSD 的讀取速度還必須超過 5.5 GB/s，否則角色附近的紋理和物體會出現延遲。現代 PCIe Gen4 NVMe M.2 驅動器對於大型連續文件的讀取速度可達 7 GB/s，對於較小的分散文件可達 3 GB/s。

增強現實 (AR) 和虛擬現實 (VR)

AR 和 VR 在遊戲、醫療保健、工程、建築、施工、教育等各個行業中緩慢但穩定地滲透。它們不僅用於現實世界的應用，還更廣泛地用於訓練和模擬。虛擬對象可以轉換為現實生活中的對象，以了解它們在構建或安裝後的行為方式。

高端 AR 和虛擬現實耳機用於關鍵業務應用程序需要具有 3840×2160 分辨率的超高清 (UHD) 顯示器。這些需要具有高性能內存的強大顯卡。假設 4K 分辨率的標準圖像採用 32 位 RGB 編碼，則其大小為 33.2 MB。幀速率為 90 FPS 的 4K VR 顯示器要求移動標準圖像的數據傳輸速率為 3 GB/s – 這意味著讀取速度為 6 GB/s SSD 上的一對圖像。更詳細的圖像需要高達 10 GB/s 的帶寬，這是當今市場上的 SSD 無法達到的。（然而，Phison 的 E26 SSD 預計於 2022 年末發布，將達到甚至超過這些讀/寫速度。）

高性能計算 (HPC)

當今許多領域都有特定的專業業務功能，對計算、存儲和帶寬的需求非常高。科學研究、金融、製造、國防、能源和醫療保健領域的許多任務都涉及具有尖端性能的大數據收集和處理。

遊戲開發、視頻編輯、VR 模擬和 CAD 只是使用大量 I/O 資源和帶寬的中級工作負載中的一小部分。這些都需要強大的計算和雲系統共同構成HPC。 HPC 涉及預測天氣、確定衍生品價格和控制衛星的超級計算機 - 這些需要的存儲、內存和帶寬是平均水平的許多倍。 HPC 現在已成為運營工作流程的核心部分，而不僅僅是 IT 成本中心。它需要可靠、靈活、可擴展且高效的存儲基礎設施。

在 HPC 上運行的典型應用程序（例如飛行或分子相互作用模擬）需要大量數據才能加載和啟動。與實時用戶交互相結合，這需要低延遲、高帶寬和超大容量的存儲基礎設施。在 HPC 集群中，存儲設備上讀取/寫入的數據量可能為艾字節 (EB) 量級。因此，需要從CPU卸載用於存儲的數據處理以避免中斷計算操作。

此外，HPC 應用程序有兩種數據：“熱”數據，訪問頻繁（因此需要存儲在靠近計算節點的SSD 上）和“冷”數據，訪問不頻繁（因此可以駐留在計算節點附近的SSD 上）。存儲陣列）。

當今的存儲驅動器採用並行文件系統（PFS），以便集群中的每個節點都可以與每個驅動器並行通信，並且等待時間最短。僅最新的 SSD NVMe 控制器能夠無延遲地服務所有應用程序請求。

來源： 威卡

汽車

汽車行業的未來是案件 – 互聯、自主、共享、電動。這些特性和功能都對現代汽車的數據採集、處理和存儲提出了很高的要求。如今的傳統汽車已經像消耗燃料一樣消耗數據——每輛汽車都會產生超過 1 TB 每天的數據量：

- - 遠程信息處理和 V2X 應用 – 8 GB 至 64 GB
  - 信息娛樂 – 64 GB 至 256 GB
  - 高清映射 – 16 GB 至 128 GB
  - 儀表板攝像頭 – 8 GB 至 64 GB
  - 數字儀表組 – 8 GB 至 64 GB
  - 人機界面 (HMI) – 32 GB 至 64 GB
  - 增強現實 (AR) – 16 GB 至 128 GB
  - 高級駕駛輔助系統 (ADAS) – 8 GB 至 128 GB
  - 事故記錄 – 8 GB 至 256 GB