如何对ssd控制器启用新特性。
在过去的40年里数字存储拥有先进的以惊人的速度。因为它运营的数字存储往往是理所当然的,但是今天有更多的存储容量的设备在我们的口袋比30年前存在于大型计算机。随着人工智能(AI)的崛起这一趋势将持续下去,结果将完全是惊人的。
今天的消费者产生的数据量相当惊人的,生成的数据量和被AI,当它进入主流在未来几年内,将明显增大。虽然很多这些数据是在运动中,它被存储。数据的增长受到社交网络、电子商务、搜索、内容分发、分析和大数据。
在数据中心和电脑硬盘驱动器(hdd)主要的存储介质,但这种情况正在改变的成本基于NAND闪存的固态硬盘(ssd)下降。比hdd每GB的ssd仍然花费更多,但更快的访问和更低功耗的好处足以抵消成本差异。这是导致从HDD SDD的过渡。
存储控制器的设计有了较大的变化在过去的十年里随着驱动尺寸增加。十年前,大多数控制器有一个CPU,设计主要关注的问题是数据流,flash文件系统,穿平整,垃圾收集、纠错和通信。这改变了驱动尺寸增加。这些函数仍然必须做但是他们变得更具挑战性,因为新的任务被添加。
有几个新趋势在ssd存储控制器设计中应考虑。移动大数据的挑战和接受延迟的设备操作边缘导致越来越使用计算的存储解决方案。还有一个移动使用人工智能驱动器执行特殊任务如目标检测和分类,而且还增加驾驶疲劳和可靠性。
计算是移动存储处理发生的长延迟之间的数据存储和处理,和大量的数据,必须移动。传统上,数据已经从驱动器转移到计算引擎。在底板,这需要移动数据接口,并经常在协议,这不仅需要时间和增加延迟,但它也燃烧的力量。此外,它往往导致数据被复制和现有的在多个位置。
通过移动计算功能驱动,数据移动驱动器以外的最小化(图1),这样可以减少延迟和功耗。安全性也是由于不增加移动数据以外的驱动器。另一个好处是,可以优化处理的工作负载。
图1:传统与存储计算
利用人工智能存储带来的潜力大大增加耐力和可靠性,同时也能支持对象检测、跟踪、分类、和更多。机器学习在闪存的使用是在早期阶段在许多应用程序中,并将制定和实施在未来三至五年。人工智能发展迅速,许多新的算法和提供巨大的潜力;和存储的好处只是开始被意识到。
图2:机器学习框架的开发和实现
DesignWare弧处理器广泛应用于闪存控制器。他们提供了最高的效率和广泛的处理器的性能和能力。他们支持容易定制和专有的硬件通过顶点定义指令。弧处理器降低系统延迟和功耗,提供最好的代码密度,在许多存储控制器的设计是非常重要的。
电弧HS家庭是最高性能的处理器提供高达7500 DMIPS每16 nm核心流程。HS家庭设计与沉重的与我们的存储客户咨询和64位每个时钟加载和存储等功能,加快数据移动。
弧EM家族一样的程序员的模型和指令集海关核使其更容易使用两个核心设计,和分区代码处理器。家庭是为低功耗、小尺寸和设计提供了一个广泛的功能。
电弧EV处理器为AI提供完全可编程、可扩展的解决方案。他们实现了一个高性能的标量核心DSP加上一个512位宽的向量。广泛的机器学习算法和软件模型可以被编程为电动汽车家族的处理器上运行。如果实现目标检测和分类需要的驱动,一个可选的卷积神经网络(CNN)引擎可用。
闪存市场将快速增长,未来5 - 10年,为公司提供了一个巨大的机遇,正准备利用它。使用最好的处理器存储控制器闪存产品设计中是至关重要的。弧处理器提供业内最高的效率和功能来加速数据移动减少延迟和增加IOPS和吞吐量。DesignWare弧处理器使工程师创建先进的SSD设计适应性强、可伸缩、可定制的提供最佳性能在闪存应用程序的全面需求。
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