高性能内存和存储驱动的 6 个应用

作者廖路易斯 | 2022 年 7 月 25 日 | 全部, 技术

如今，正在创建、处理和存储的数据量超出了我们的想象。软件、算法、物联网设备和其他机器已经与人们一起生成数据——以不同的形式、使用不同的方法并用于不同的目的。根据数据，2020 年创建了超过 64 ZB 的数据 IDC 报告.

智能、及时地使用数据可以为您提供洞察力，从而释放令人难以置信的价值并提高您的业务效率。然而，这些效率需要比以往更快、大容量且可靠的内存、计算和存储资源，以满足关键任务工作负载的需求。这不仅仅是一个问题，如果要克服当今流媒体、多维数据集和实时分析的复杂性和挑战，内存和存储都需要发展、集成和融合。

内存/存储鸿沟源于速度和持久性之间的权衡（即使在今天，IDC 估计 64 ZB 中也仅保存了 2%）。然而，内存和存储之间的界限越来越模糊提高存储传输速度的技术突破性发展。例如，存储类存储器 (SCM) 是持久存储器的一种形式，通过以与 DRAM 类似的方式存储非易失性存储器，充当 NAND 闪存和 DRAM 之间的某种桥梁。它的速度是 NAND 闪存驱动器的 10 倍，而成本是 DDR SDRAM 的一半。

来源： 纯存储

通过减少延迟并实现非结构化数据集的高性能存储，可以跨不同用例实现复杂的数据库、分析、文件存储和在线事务处理 (OLTP) 工作负载。

更具体地说，高性能内存有两种类型：

- - 图形双倍数据速率 (GDDR) – 一种成本优化的高速标准，适用于人工智能和加密货币挖掘
  - 高带宽内存 (HBM) – 一种高容量、高能效标准，适用于 AR/VR、游戏和其他内存密集型工作负载中的应用

来源： 面对它

在存储方面，快速 SSD 凭借其低延迟和高吞吐量的能力，日益成为高性能计算 (HPC) 和超融合基础设施 (HCI) 架构中存储系统的核心。

配备群联 E18 NVMe 控制器并在 PCIe Gen 4.0 接口上运行的 SSD 正在以前所未有的每秒 7.4/7.0 GB 的顺序读写速度点燃系统。群联也计划发货定制 PCIe Gen 5.0 SSD 今年晚些时候将面向该标准的早期采用者。

让我们看看不同的行业（从生命科学到电信、从制造到金融科技）如何使用高性能存储和内存的正确组合来驱动其业务功能。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)

基于人工智能的算法几乎已经渗透到每个行业。深度学习和机器学习推动医疗、贷款支付、游戏、招聘以及您能想到的几乎任何业务功能中的数据收集和处理。 AI 是一种处理器和内存密集型技术，在许多大规模实施中需要 GPU（在执行复杂的数学和统计计算方面比 CPU 更高效）。

GPU 反过来需要高性能内存来进行 ML 算法的“训练”和“推理”操作。

您需要大型数据集来训练算法或神经网络，以便它能够很好地“学习”其任务。通常，这些数据集非常大，需要拆分到多个服务器或云系统、并行运行或在几天内输入到系统中。这意味着内存是向算法“馈送”（或摄取）数据的瓶颈。您需要节能、高带宽和大容量的内存以及大型、快速的存储解决方案。

在摄取过程开始之前，需要从各种来源收集数据。由于这些数据可能是非结构化的或采用彼此不兼容的各种格式，因此必须将其转换为单一可接受的格式。转换的速度再次取决于安装的内存和存储的质量（和数量）。与摄取过程不同，转换过程中的存储访问是多种多样的，需要顺序和随机读写。

NVMe SSD 解决了这个问题 - 它们使您能够通过动态配置将存储部分与计算节点分离来创建和管理更大的数据集。 NVMe 控制器还允许 GPU 和存储介质之间的并行访问，加快 ML 模型的纪元时间（或完整传递整个数据集所需的时间）并最大限度地提高 GPU 利用率。

训练人工智能模型后，推理阶段开始——这是算法呈现其输出并帮助决策的地方。 AI/ML 推理需要高带宽和低延迟内存才能实时生成答案。在这里，速度和响应时间具有更高的优先级。

高分辨率流媒体视频（媒体和娱乐）

就文件大小和数据量增长而言，视频是房间里的大象。虽然更好的分辨率可以改善观看者体验，但它们会显着增加通过网络存储和传输的数据量。通过 YouTube 或 Netflix 流式传输高清 (1080p) 视频“成本” 每小时 1.6 GB 和 3 GB 分别为数据。当分辨率提高到 4K 时，消耗量分别增加到每小时 2.7 GB 和 7 GB。随着公共广播公司和 OTT 提供商增加 4K 内容在节目和发行中的使用，4K 内容的采用和可用性正在加快。

来源： 显着

虽然信息娱乐视频和媒体存储目前主要是云文件存储提供商关注的问题（得益于快速和高带宽连接的可用性），但消费者和企业希望转向更大容量的 SSD 读取密集型工作负载应该意识到权衡。大多数 SSD 都是采用 QLC NAND闪存与 TLC 芯片相比，它们往往具有更高的延迟、更低的耐用性和更低的性能。

游戏

媒体和娱乐并不是加速 4K/8K 视频采用的唯一行业。除了高分辨率图形之外，高端游戏还需要更快的响应时间、零滞后或缓冲。众所周知，游戏爱好者和专业人士通常会使用多台具有 4K/8K 屏幕的显示器，这些显示器需要高性能显卡和大帧缓冲区。 HBM 允许帧缓冲区大小为 16 至 32 GB，速率为每秒 4096 I/O。

虽然 4K 显卡是当今游戏设备的标准，但 8K 显然是未来。这将需要更大、更快的控制台内和外部 SSD 来高速存储和读/写视频。

众所周知，现代视频游戏是 DDR RAM 的最大消费者。随着数据中心充满了可实现逼真渲染的 GPU 驱动的云游戏的激增，PC 和游戏机游戏的内存要求不断提高。

专业 PC 游戏通常需要超高分辨率 4K/8K 图形，其中 GPU 执行光线追踪和可变速率着色等复杂操作。这些操作要求零延迟。滞后和缓冲是任何认真的游戏玩家都不会原谅的罪行，这使得 GDDR 或 HBM 内存成为不可协商的要求。

然后是存储问题。 2K 分辨率的 AAA 游戏平均占用硬盘空间约 50 GB。随着 4K 分辨率成为常态，使用高分辨率独特纹理映射和 3D 逼真渲染资源的主流游戏很容易占用 150 至 200 GB 的存储空间。这意味着要维护 20 个左右游戏的标准集合以及模组、额外包和其他可下载内容 (DLC)，内部 SSD 至少需要 2 TB 空间。

除了大容量之外，游戏 SSD 的读取速度还必须超过 5.5 GB/s，否则角色附近的纹理和物体会出现延迟。现代 PCIe Gen4 NVMe M.2 驱动器对于大型连续文件的读取速度可达 7 GB/s，对于较小的分散文件可达 3 GB/s。

增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)

AR 和 VR 在游戏、医疗保健、工程、建筑、施工、教育等各个行业中缓慢但稳定地渗透。它们不仅用于现实世界的应用，还更广泛地用于训练和模拟。虚拟对象可以转换为现实生活中的对象，以了解它们在构建或安装后的行为方式。

高端 AR 和虚拟现实耳机用于关键业务应用程序需要具有 3840×2160 分辨率的超高清 (UHD) 显示器。这些需要具有高性能内存的强大显卡。假设 4K 分辨率的标准图像采用 32 位 RGB 编码，则其大小为 33.2 MB。帧速率为 90 FPS 的 4K VR 显示器要求移动标准图像的数据传输速率为 3 GB/s – 这意味着读取速度为 6 GB/s SSD 上的一对图像。更详细的图像需要高达 10 GB/s 的带宽，这是当今市场上的 SSD 无法达到的。（然而，Phison 的 E26 SSD 预计于 2022 年末发布，将达到甚至超过这些读/写速度。）

高性能计算 (HPC)

当今许多领域都有特定的专业业务功能，对计算、存储和带宽的需求非常高。科学研究、金融、制造、国防、能源和医疗保健领域的许多任务都涉及具有尖端性能的大数据收集和处理。

游戏开发、视频编辑、VR 模拟和 CAD 只是使用大量 I/O 资源和带宽的中级工作负载中的一小部分。这些都需要强大的计算和云系统共同构成HPC。 HPC 涉及预测天气、确定衍生品价格和控制卫星的超级计算机 - 这些需要的存储、内存和带宽是平均水平的许多倍。 HPC 现在已成为运营工作流程的核心部分，而不仅仅是 IT 成本中心。它需要可靠、灵活、可扩展且高效的存储基础设施。

在 HPC 上运行的典型应用程序（例如飞行或分子相互作用模拟）需要大量数据才能加载和启动。与实时用户交互相结合，这需要低延迟、高带宽和超大容量的存储基础设施。在 HPC 集群中，存储设备上读取/写入的数据量可能为艾字节 (EB) 量级。因此，需要从CPU卸载用于存储的数据处理以避免中断计算操作。

此外，HPC 应用程序有两种数据：“热”数据，访问频繁（因此需要存储在靠近计算节点的 SSD 上）和“冷”数据，访问不频繁（因此可以驻留在计算节点附近的 SSD 上）。存储阵列）。

当今的存储驱动器采用并行文件系统（PFS），以便集群中的每个节点都可以与每个驱动器并行通信，并且等待时间最短。仅最新的 SSD NVMe 控制器能够无延迟地服务所有应用程序请求。

来源： 威卡

汽车

汽车工业的未来是案件 – 互联、自主、共享、电动。这些特性和功能都对现代汽车的数据采集、处理和存储提出了很高的要求。如今的传统汽车已经像消耗燃料一样消耗数据——每辆汽车都会产生超过 1 TB 每天的数据量：

- - 远程信息处理和 V2X 应用 – 8 GB 至 64 GB
  - 信息娱乐 – 64 GB 至 256 GB
  - 高清映射 – 16 GB 至 128 GB
  - 仪表板摄像头 – 8 GB 至 64 GB
  - 数字仪表组 – 8 GB 至 64 GB
  - 人机界面 (HMI) – 32 GB 至 64 GB
  - 增强现实 (AR) – 16 GB 至 128 GB
  - 高级驾驶辅助系统 (ADAS) – 8 GB 至 128 GB
  - 事故记录 – 8 GB 至 256 GB