數據的海量增長如今已成為共識，隨著5G、AI、物聯網技術和應用的發展，人們還發現越來越多的數據需要及時有效地收集，整理，分析和再利用，數據處理得越早越能體現其作用和價值，并產生洞察。

例如針對當前全球肆虐的新型冠狀病毒，科學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。同時，讓數據在AI數據管道中經歷采集、準備、訓練和推理，更需要海量的數據存儲，海量的算力和有效的算法，因為這些數據不僅來源復雜，數量龐大，格式也是雜亂多樣的。

在早期，很多數據都是傳回數據中心進行梳理和分析。在5G發展起來之后，隨著人們對于數據實時處理的需求的增加，就越發需要實現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據存儲架構，既通過英特爾傲騰技術讓更多的數據靠近處理器，以獲取及時的洞察，又能實現大容量的數據存儲，讓整個數據基礎架構的投資成本在可控的范圍之內。

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

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和技術創新驅動的能力，并在一次一次的產業浪潮發展中得到了驗證。在不久前，英特爾首次提出“智能X效應”，這一效應的背后是如今越來越多智能的物連接起來，勢必將帶來指數級的數據量爆炸，同時推動跨越不同產業的龐大的業務，形成促進經濟發展的新的創新模式。

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，對于數據處理的需求幾乎是實時的，英特爾對此在存儲技術創新的戰略之一便是近內存計算——將數據在存儲層級向上移動，使其更接近處理單元進行計算。這將是未來數據處理最迫切的需求，特別是AI計算。近內存計算單元，包含乘加器和單獨的靜態內存，能讓內存和計算資源更緊密地結合在一起。

同時，這種近內存計算單元可以構成分布式計算架構，使大規模數據處理的效率大幅攀升。

英特爾中國區非易失性存儲解決方案事業部戰略業務開發總監倪錦峰告訴至頂網，傳統的數據計算方式需要把數據遷移到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存計算技術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。“近內存計算可以有多種創新的實現方式，其中之一便是用FPGA加上Intel的NVM存儲架構在一起，很好地解決類似的實時計算要求，比如壓縮、解壓縮、AI訓練等。實時存儲和計算問題的架構，一是可以解決數據的時效性問題，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據處理的業務場景，我們可以看到英特爾基于金字塔型的存儲架構為各種復雜的工作負載提供了持續的、可靠的且按需擴展的靈活多變的解決方案。包括近內存技術以及英特爾傲騰技術結合3D NAND的技術來滿足像AI、物聯網等低時延、高性能的工作負載需求；英特爾的傲騰持久內存及英特爾傲騰固態盤使數據可以更加靠近CPU；而英特爾QLC 3D NAND固態盤，以其出色的更高的容量密度以及優異的性價比為海量數據存儲提供各種解決方案。

責任編輯：gt