數(shù)據(jù)的海量增長如今已成為共識，隨著5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，人們還發(fā)現(xiàn)越來越多的數(shù)據(jù)需要及時有效地收集，整理，分析和再利用，數(shù)據(jù)處理得越早越能體現(xiàn)其作用和價值，并產(chǎn)生洞察。

例如針對當前全球肆虐的新型冠狀病毒，科學(xué)家越早收集病例信息、越早通過AI進行篩查，就能越早地分析和提煉出診斷方案并加速疫苗研發(fā)。同時，讓數(shù)據(jù)在AI數(shù)據(jù)管道中經(jīng)歷采集、準備、訓(xùn)練和推理，更需要海量的數(shù)據(jù)存儲，海量的算力和有效的算法，因為這些數(shù)據(jù)不僅來源復(fù)雜，數(shù)量龐大，格式也是雜亂多樣的。

在早期，很多數(shù)據(jù)都是傳回數(shù)據(jù)中心進行梳理和分析。在5G發(fā)展起來之后，隨著人們對于數(shù)據(jù)實時處理的需求的增加，就越發(fā)需要實現(xiàn)存儲和計算在邊緣的融合。

鑒于人們對于存儲和計算融合的需求越來越強烈，英特爾推出金字塔型的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，既通過英特爾傲騰技術(shù)讓更多的數(shù)據(jù)靠近處理器，以獲取及時的洞察，又能實現(xiàn)大容量的數(shù)據(jù)存儲，讓整個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的投資成本在可控的范圍之內(nèi)。

英特爾基于數(shù)據(jù)需求推出的金字塔型的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，從最上面的DRAM，英特爾傲騰持久內(nèi)存，到下面的SSD、HDD和磁帶，其中傲騰持久內(nèi)存可以提供超高的性能和超低的延遲，使得數(shù)據(jù)更加靠近CPU和GPU，以便獲得及時的洞察。英特爾傲騰固態(tài)盤以及以英特爾為代表的TLC、QLC等大容量、高性能的NAND固態(tài)盤則更適合作為溫熱存儲或者溫存儲?；诖?，我們可以根據(jù)不同的工作負載對數(shù)據(jù)進行冷熱分層，然后根據(jù)性能、成本、及功耗的預(yù)算，來不斷地優(yōu)化性能。

今年是英特爾在中國35年，作為高科技公司，英特爾一直在積極探索前瞻性技術(shù)和技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的能力，并在一次一次的產(chǎn)業(yè)浪潮發(fā)展中得到了驗證。在不久前，英特爾首次提出“智能X效應(yīng)”，這一效應(yīng)的背后是如今越來越多智能的物連接起來，勢必將帶來指數(shù)級的數(shù)據(jù)量爆炸，同時推動跨越不同產(chǎn)業(yè)的龐大的業(yè)務(wù)，形成促進經(jīng)濟發(fā)展的新的創(chuàng)新模式。

面對這樣的趨勢，英特爾中國研究院院長宋繼強提出針對AI時代，對于數(shù)據(jù)處理的需求幾乎是實時的，英特爾對此在存儲技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略之一便是近內(nèi)存計算——將數(shù)據(jù)在存儲層級向上移動，使其更接近處理單元進行計算。這將是未來數(shù)據(jù)處理最迫切的需求，特別是AI計算。近內(nèi)存計算單元，包含乘加器和單獨的靜態(tài)內(nèi)存，能讓內(nèi)存和計算資源更緊密地結(jié)合在一起。

同時，這種近內(nèi)存計算單元可以構(gòu)成分布式計算架構(gòu)，使大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的效率大幅攀升。

英特爾中國區(qū)非易失性存儲解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān)倪錦峰告訴至頂網(wǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計算方式需要把數(shù)據(jù)遷移到CPU，會消耗很多CPU資源和DRAM的資源。而英特爾最新展示的近內(nèi)存計算技術(shù)是把計算和存儲更好地融合在一起，使得存儲和計算更加靠近?！敖鼉?nèi)存計算可以有多種創(chuàng)新的實現(xiàn)方式，其中之一便是用FPGA加上Intel的NVM存儲架構(gòu)在一起，很好地解決類似的實時計算要求，比如壓縮、解壓縮、AI訓(xùn)練等。實時存儲和計算問題的架構(gòu)，一是可以解決數(shù)據(jù)的時效性問題，二是解決CPU資源以及DRAM的資源損耗問題。”

面對未來對于實時數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)場景，我們可以看到英特爾基于金字塔型的存儲架構(gòu)為各種復(fù)雜的工作負載提供了持續(xù)的、可靠的且按需擴展的靈活多變的解決方案。包括近內(nèi)存技術(shù)以及英特爾傲騰技術(shù)結(jié)合3D NAND的技術(shù)來滿足像AI、物聯(lián)網(wǎng)等低時延、高性能的工作負載需求；英特爾的傲騰持久內(nèi)存及英特爾傲騰固態(tài)盤使數(shù)據(jù)可以更加靠近CPU；而英特爾QLC 3D NAND固態(tài)盤，以其出色的更高的容量密度以及優(yōu)異的性價比為海量數(shù)據(jù)存儲提供各種解決方案。

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