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　　大数据期间下，愈发重重的数据量和数据措置需求正正在给各行各业带来广大寻事。据惠普正在其颁布的探究申报中预测，至2025年须要被领会和认知的数据将延长100倍以上。

　　越发是正在摩尔定律慢慢迫近物理极限的大配景下，行业难以再通过制程工艺的迭代来晋升芯片本能、低重本钱。所以，人们起首考虑怎样从半导体质料、封装工艺、推算架构等倾向，寻找到新的打破口。

　　正在更始推算架构上，邦际存储收集工业协会（SNIA）早正在2018年11月创立推算存储技能处事组，汇合业界主流的推算和存储企业，配合考虑数据主题机算的技能与运用，拟订干系规范。个中界说了三种推算存储技能途径：

　　个中，CSD更实用于低算力低功耗场景，已有征求三星正在内的众家SSD厂商实行践诺和摆设。但关于数据核心丰富场景、高通量、低延时的海量数据加快需求，行动独立运用芯片的CSP则成为更行之有用的实行计划。

　　截至目前，征求三星、西部数据、海力士等主流存储厂商，以及英伟达、AMD、Intel、戴尔等主流推算企业共51家公司已插足SNIA技能处事委员会。

　　实践上，除了邦际巨头正在推算存储推算范围有所组织，邦内深存科技亦是这一赛道中弗成小觑的创企玩家之一。

　　深存科技创立于2020年11月，是邦内首家近数据大算力CSP芯片及处分计划供应商，聚焦以数据为主题的推算目的（Data Centric Computing），研发与存储编制慎密联络的推算存储措置器/数据措置芯片（CSP），不妨为下一代数据核心、5G角落推算、云推算等数据重重的运用场景供应主题组件，餍足低延时、高精准的哀求，处分“大数据”和“疾数据”并存的困难。

　　深存科技创始人&CEO袁静丰告诉36氪，公司的闭键起点是从第一性道理启程，把算力摆设到离数据更近的地方，以数据为主题开展推算。“搬运推算资源比搬运数据更容易，恶果也更高，正在将来数据核心范围将会发生广大的数据节余。”他说。

　　“咱们的闭键目的是做改观数据层面和存储端算力架构的找寻，为将来以数据为主题机算的技能计划做更众改变。”袁静丰说。

　　他叙道，存储及数据任职器正在过去很长的期间里连续处于“被动”形态PG电子官方网站，仅仅着重容量和读写任职，而深存科技生机将它改观成一个具罕有据认知、结果产出才能的“主动驾驶”编制，酿成以数据为主题的推算，成为智能化的数据湖，面向将来数据重重的运用需求，征求数据核心、流媒体、主动驾驶等范围。

　　从公司创立今后，深存科技接踵推出了基于FPGA的算法原型机、工程样机，到目前已企图量产的产物样机，而这连忙的研发节拍与公司团队配景息息干系。

　　一方面，公司主题团队来自西部数据、 美光、惠普探究院、英特尔、微软Azure数据核心、英伟达、腾讯等着名企业，具有20年以上存储掌管芯片、数据加快芯片、GPU算力芯片和邦际领先的数据核心、超算架构的研发体味，获胜迭代并量产众个数据核心主题芯片项目。

　　个中，深存科技创始人&CEO袁静丰曾任职英特尔、美光、闪迪、西部数据等公司，行动企业存储和数据核心生意的资深专家、Fellow候选人，控制数据核心生意芯片及编制的研发，并参预企业存储、数据加快、推算存储、存算联络等倾向的探究和干系规范拟订，具有十余项芯片范围的邦际专利。

　　正在20众年的从业体味里，袁静丰曾携带团队接续研发且交付过众个业界领先的芯片及编制级产物，并周围摆设至AWS、Facebook、微软Azure等大型数据核心，以及DELL/EMC、HPE、IBM等邦际厂商的主流任职器。

　　基于充足的工业化落地体味，深存科技通过与客户实行深远接触和疏导，不妨急速将客户的更始需求转换成产物来落地，沿着近数据推算的紧张趋向无间深耕组织和运用。

　　实在到产物筹划上，面临动辄几十TB到PB级的数据核心数据湖存储节点，深存科技估计将正在2022年第四序度推出第一款正式方案量产的大算力CSP产物，将重大算力和数据存储编制实行深度整合，定位面向数据核心的高本能产物线，涉及云推算，视频流媒体任职、工业互联网等运用场景。同时，公司正在智能制作范围已拓展了紧张团结伙伴，接下来将进入实在的团结与落地阶段。

　　跟着产物的量产及落地促进，公司也将急速搭修市集贩卖团队，同时一直大周围扩展研发职员，以更好地正在产物开垦上加入豪爽的期间和元气心灵。

　　实践上，跟着近年来行业运用对芯片算力、能效等本能哀求越来越高，古代的冯·诺依曼架构行动模范的以CPU为核心的构造，其推算和存储涣散的策画导致“存储墙”题目愈发显著。为明晰决这一题目，最初不少玩家遴选采用存算一体的形式处分，征求存内推算、近存推算等技能途径。

　　袁静丰以为，存内推算更众是从微观层面实行架构的优化，比方正在存储器中摆设神经收集来处分AI层面的参数及向量搬运的需求，比拟基于ASIC或GPU的策画，存内推算正在恶果方面有更好的晋升。

　　同时，存内推算面对的更众是存储器策画和制作的寻事，“这不是一家小公司或始创公司不妨主导和掌管的，往往须要大厂以致一切工业链的参预来供应完美的增援。”他说。

　　比拟之下，通过CSP芯片实行的近数据推算更众是从宏观架构和芯片策画层面实行更始和优化。比方正在数据核心，运用往往要面对豪爽原始数据的搬运，须要从存储节点通过收集往推算节点实行搬运，就像一台推算机，然则更为丰富和远大。

　　正在袁静丰看来，将来数据核心将面对豪爽的数据延长，比拟以往众人闭怀的远大数据容量和通量，它将更夸大响当令间，对数据的及时性哀求越来越高，也便是疾数据需求。这就使得数据边际酿成广大的引力，促使推算资源向数据亲密，以数据为主题的推算（Data Centric Computing）成为继基于GPU的推算加快，DPU/IPU的收集加快之后的紧张趋向，环绕数据湖开展数据加快和算力摆设的推算存储将是将来业界的闭键处事。

　　所以，行业除了扩大算力和收集带宽加入，更要考虑怎样晋升数据核心的存储和数据措置恶果的题目。“用行业公认的主张来说，提升推算恶果的症结便是提升搬运恶果，搬运推算才能会比搬运数据更有用。”袁静丰说。

　　这也是深存科技遴选用近数据推算架构来处分存储和推算冲突的症结所正在。通过将CSP和存储节点相联络，到达以数据为主题的近数据推算目的，不妨正在省略原始数据的低效搬运根蒂上，实行低延时、高精准、急速反响的恶果，同时让AI算力正在数据比来的地方施展恶果。

　　总的来看，深存科技的CSP可供应重大的数据加快才能、高效的I/O措置才能，以及重大AI算力，让运用缩短数据搬运途径，提升推算恶果，实行低延迟、高精准、高通量。与其他CSD推算存储公司比拟，深存科技采用了CSP+存储节点的摆设形式，CSP可独立处事，可摆设近数据的大算力运用和通用化的众元场景。

　　“咱们最大的分别化正在于将算力做到了极致，将加快才能和AI算力整合正在CSP中，放到存储节点左近来完工以数据为主题机算和加快的目的。”袁静丰叙道，不管是正在本钱恶果、通用性，仍旧归纳算力方面，深存科技的芯片产物均已越过头部玩家的同类产物。

　　目前，深存科技已取得极少业内着名公司的承认，与AMD酿成团结伙伴相干，这一团结是邦内数据核心存储与算力统一范围的首例。与此同时，公司即将成为环球收集存储工业协会的技能处事组规范委员会成员，将来将和其他主流公司配合参预行业技能规范的拟订。