|
方案展示了機器學習技術(shù)在SSD和存儲加速器應(yīng)用中的顯著優(yōu)勢，能夠提高數(shù)據(jù)中心、邊緣網(wǎng)絡(luò)和端點等領(lǐng)域的應(yīng)用性能，同時降低總體擁有成本 Marvell在閃存峰會（Flash Memory Summit）上展示了如何在面向數(shù)據(jù)中心和客戶端SSD控制器系列產(chǎn)品上整合NVIDIA的深度學習加速器（NVDLA）技術(shù)，為廣泛的行業(yè)提供人工智能（AI）功能。 Marvell的AI SSD控制器概念驗證架構(gòu)解決方案將突顯機器學習如何以最小的網(wǎng)絡(luò)帶寬和無主機CPU處理來幫助具體應(yīng)用加速，從而顯著降低總體擁有成本。該架構(gòu)有望在云和邊緣網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心、汽車、工業(yè)、通信網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境監(jiān)測、銀行和客戶等領(lǐng)域開辟存儲SSD解決方案的新時代。 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)必須經(jīng)過處理大量信息才能得出重要的結(jié)論，這種處理需要對元數(shù)據(jù)（Metadata）進行標記才能高效地運行。存儲解決方案必須變得更加智能，才能在存儲端點生成此類元數(shù)據(jù)并幫助優(yōu)化整體效率，同時提高用戶體驗和企業(yè)生產(chǎn)效率。 通過在SSD控制器中整合NVDLA，Marvell正在把深度學習推理引入SSD，進而能夠提高效率，降低功耗，最大限度地提高可擴展性，并優(yōu)化資源分配；還能夠在減少硬件投資和運營支出的情況下做到完全支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)集（dataset）應(yīng)用。該解決方案的可擴展性還將允許企業(yè)和云服務(wù)提供商利用AI技術(shù)為其產(chǎn)品組合添加更多特性和功能。這種可編程架構(gòu)將使AI模型能夠快速更新，以便在新的應(yīng)用出現(xiàn)時能夠及時滿足要求。 Marvell公司SSD和數(shù)據(jù)中心存儲解決方案副總裁Nigel Alvares介紹說：“隨著越來越多的數(shù)據(jù)在邊緣網(wǎng)絡(luò)和端點產(chǎn)生，新開發(fā)的端到端架構(gòu)解決方案需要提高整體生產(chǎn)效率，同時滿足應(yīng)用的響應(yīng)時間和總交付成本等關(guān)鍵要求，這一點非常重要。我們的AI SSD控制器概念驗證架構(gòu)解決方案利用NVIDIA的NVDLA技術(shù)，為客戶和生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴提供了一個框架，用于合作和開發(fā)下一代SSD和客戶端到云端基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案，以實現(xiàn)并支持面向未來的應(yīng)用�！� Marvell公司技術(shù)與架構(gòu)副總裁Noam Mizrahi補充道：“只有訪問數(shù)據(jù)，才可以對大數(shù)據(jù)進行分析。系統(tǒng)需要能夠分析大量不同類型和來自不同位置的數(shù)據(jù)，而正確生成代表所有這些數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是高效處理的關(guān)鍵。在存儲設(shè)備上運行的AI技術(shù)可用于高效地生成這些元數(shù)據(jù)，并使其準備好用于更高處理層的進一步分析。我們先進的AI SSD控制器概念驗證解決方案為更高效地利用現(xiàn)有系統(tǒng)資源設(shè)定了新的范例，從而能夠為各種機器學習任務(wù)提供可擴展、經(jīng)濟高效的數(shù)據(jù)存儲�！� NVIDIA自動設(shè)備部（Autonomous Machines at NVIDIA）副總裁兼總經(jīng)理Deepu Talla表示：“NVIDIA和Marvell擁有共同的目標，即讓AI技術(shù)能夠更易于被市場采用，并創(chuàng)建令人興奮的基于AI的新解決方案。我們的開放式NVDLA架構(gòu)基于先進的Xavier技術(shù)，通過為合作伙伴提供最高級的深度學習功能來實現(xiàn)上述目標�！� |
