计算型存储-1：定义、架构与性能

关于 Marvell

Marvell[1]是一家全球领先的半导体公司，致力于设计和提供高度集成的芯片解决方案。该公司专注于计算存储驱动器（CSD）和计算存储处理器（CSP），以及相关的硬件加速器和软件工具，帮助客户实现更高效的数据处理和分析。

Marvell在计算机系统架构方面具有丰富的经验，并拥有大量的专利技术。其产品广泛应用于数据中心、云计算、移动设备、物联网等领域。此外，Marvell还积极参与行业标准制定和技术研究，推动行业的创新发展。

什么是计算型存储？

对计算型存储的定义

引用了 SNIA[2]（Storage Networking Industry Association）的定义：

计算型存储被定义为将计算型存储服务与存储相结合，卸载主机处理或减少数据移动。

• 将计算带到数据上

• 卸载主机

• 减少数据移动

• 避免网络瓶颈

• 减少功耗

计算架构转型

图中展示了传统计算存储架构与计算存储架构的区别。在传统CPU中心架构中，中央处理器通过内存访问外部存储器，而数据必须经过网络接口卡才能到达外部存储器。这种架构存在集中式计算、DRAM带宽和容量挑战、大量数据移动（服务器内和网络）以及固定计算导致工作负载容量增长等问题。

而在计算存储架构中，引入了计算存储阵列，它由计算存储驱动器组成，这些驱动器具有内置的计算功能，并且可以连接到计算存储处理器（无存储）。这种架构的特点是并行计算（利用率上升）、优化DRAM带宽和利用率、减少数据移动（降低功耗/延迟）以及随着容量增加扩展计算能力。

计算型存储处理器（CSP）和计算型存储驱动（CSD）是计算型存储的关键组件。

比较了计算型存储驱动(CSD)和计算型存储处理器(CSP)，说明了它们的特点和优缺点。

左边表示的是计算型存储驱动，它具有可伸缩性、减少数据移动、简单的部署模型和额外的成本；

右边表示的是计算型存储处理器，它强大且灵活，支持RAID和数据条带化跨多个驱动器，但难以针对可用带宽进行优化，不适用于增加更多驱动器的情况，并且会成为数据路径中的额外组件。

这张图主要介绍了计算存储的功能及其应用。左侧的应用部分列举了一些具体的场景，例如数据库分析、数据分析、KV存储、CDN、媒体缩放、转码、搜索、人工智能/机器学习等；

右侧的基础设施部分则详细说明了计算存储的一些特性，包括压缩、去重、擦除编码、安全性、认证、错误检查、虚拟化和可靠性等方面。此外，还提到了可编程函数的概念，即允许最终用户动态地重新编程，以及API整合和标准化的问题。最后，强调了在同一计算存储驱动器上实现管道服务的价值，这可以对性能和扩展性产生多重影响。

展示了基于计算型存储可实现诸如过滤、去重、压缩、分类等数据为中心的计算功能。

基于性能demo来认识CSD

使用计算型存储与FPGA加速卡做对照实验 ，

案例1：主机功能卸载，将任务下发到存储侧执行；

案例2：直接在存储侧生成元数据并发送给主机；

AI demo：基于FPGA 实现类似功能。

实验数据分析：

• • 左侧的图表显示了“延时比”（Latency Ratio），测试条件为：24 × 8TB SSDs数据库和双插槽处理器的情况下的主机（Host）、FPGA和计算型存储的延时情况。从图中可以看出，使用计算型存储的延时要远低于主机和FPGA，表示其响应速度更快，延时更低（通常是数据密集型的计算任务）。
• • 中间的图表显示了“功率比”（Power Ratio），同样是在上述条件下，主机、FPGA和存储的能耗对比。可以看到，存储的能耗明显低于主机和FPGA，表明其能源效率更高。
• • 右侧的饼状图展示了主机CPU利用率（HOST CPU UTILIZATION），其中主机处理（HOST PROCESSING）占85%，而存储处理（STORAGE PROCESSING）只占不到1%。这意味着大部分的计算任务被转移到了存储端，减轻了主机的压力。
• • 最下方的折线图描绘了“网络容量比随时间的变化”，横轴代表时间，纵轴代表网络容量。这里有一个比例1000 : 1，意味着存储处理的网络利用度更高。

小结

1. 1. 定义与优势 计算型存储结合存储与计算，显著减少数据移动，降低网络瓶颈及能耗，提升效率。核心在于将计算任务移至数据所在位置，避免传统CPU中心架构下数据传输的高成本与瓶颈。
2. 2. 架构转型 传统架构面临集中式计算、DRAM瓶颈及数据移动问题。计算存储架构通过并行计算、优化内存带宽、减少数据移动，实现计算能力随容量增长而扩展，特别强调计算存储处理器(CSP)与驱动(CSD)的作用。
3. 3. 功能与应用 计算型存储支持数据库分析、AI/ML等场景，具备压缩、去重、安全性等基础设施功能，实现数据处理的高性能与高扩展性，同时展现出优于FPGA加速卡的低延迟、低能耗特性，大幅提高主机CPU利用率，优化网络容量利用。

引用链接

[1] Marvell: https://www.marvell.com/ [2] SNIA: https://www.snia.org/

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