FMS2020看点-AI 存储技术趋势
摘自于Trend in storage for AI in FMS2020
在今年Flash Memory Summit(2020) 上AI 数据4类主要的存储技术趋势：
前三种主要是通过将CPU与数据访问解耦提升性能， 另外一种是采用memory作为存储来实现性能提升
- Software方式: --通过软件卸载CPU对数据流量的影响
- Nvidia GPU Direct Storage (by pass CPU traffic)
- Weka.io filesystem (Weka FS)
- VAST NFS filesystem(NFS+GDS)
- Computational Storage Disk – 将与存储相关的计算过程处理更多的交给NVMe存储控制器(ASIC/FPGA)来实现
- NGD (ASIC SSD)
- ScaleFlux（FPGA SSD)
- Eideticom (FPGA IP)
- Samsung （FPGA SSD & ASIC SSD)
- DPU – 将与存储相关的过程交给网络, 通过网络实现存储与计算的解耦
- Nvidia (Mellanox) Nvidia Bluefield DPUs (ARM 8 Cores)
- Nvidia Bluefield DPU + onboard GPU
- Fungible （MIPS64 cores）
- Memory -采用内存技术来实现存储功能来提升性能
- Groq :Huge on-board SRAM – Groq TSP for inference
- IBM: Memory network – IBM Power 10 architecture
- Intel: Persistent Memory on DDR channel (Optane & DAOS)
- Penguin: Persistent Memory on DDR channel (DLRM)
