从数据中获取价值

美光公司新兴产品和企业战略高级副总裁Raj Hazra表示，CXL这个主要互连技术将在未来18至24个月内为前所未有的系统架构创新打开大门。CXL更改了将内存和存储连接到计算的方式。

如今，内存通过内存总线连接到CPU。内存的类型和生成(例如DDR4或DDR5)由供应商的CPU决定。同样，用户不能轻松地混合使用不同类型的设备、内存、加速器、FPGA和GPU，因为它们都使用由CPU特性决定的不同接口，并且对可连接设备的数量存在物理限制。CXL是一个开放接口，用于标准化所有类型设备的单个互连。它不是客户必须为特定CPU许可的专有接口。它提供了将CPU连接到任何东西的能力。CXL是朝着创建更多内存和存储层次结构迈进的必要步骤，从而允许系统满足不同的工作负载需求。

英特尔公司Optane持久性内存产品高级总监Kristie Mann表示，冠状病毒疫情确实改变了现状，并开始加速人工智能的出现和向数字化的迁移。很多组织在原有的数据库基础设施的基础上构建分析的能力。越来越多的组织采用先进的零售和视频推荐引擎，进行更多的交互式多人游戏，并在边缘产生更多的内容。金融服务行业对使用分析进行信用卡欺诈检测很感兴趣。

希捷技术公司首席技术官John Morris表示，2020年的数据增长了30%，但是存储数据的百分比却逐年下降，在未来五年中可能从5%下降到不足3%。其中一部分的原因是数据的经济性，另一部分的原因是从数据中提取价值。因此，将会看到机器学习技术在数据创建的源头、端点和边缘计算得到更广泛的采用，以释放数据中的价值。目前，针对特定用例解决方案的更好示例之一是自动驾驶汽车，但随着时间的推移还会出现更多的例子。

Evaluator Group公司高级策略师兼分析师Randy Kerns表示，将看到更多的数据流加速器和处理器卸载，首先集中在机器学习和人工智能领域，然后转移到更传统的IT环境中。一旦采用了可以在存储和服务器之间利用固态设备和NVMe协议的环境，就可以在那里进行大量加速。

下一个瓶颈是处理数据的能力。中央处理器致力于完成越来越多的工作，以尝试更快地处理数据。有几种措施可以更快地提供数据以进行计算并释放处理器的能力。一种方法是将智能功能插入智能网卡等插件卡中。VMware公司使用Nvidia BlueField SmartNIC的VMware Project Monterey减轻了数据处理的负担。另一种方法是使用计算存储，将某些处理移至各个设备，因此不必传输太多数据。

IBM公司闪存存储业务首席技术官兼研究员Andy Walls指出，计算存储的兴起有两个原因，一是成立SNIA工作组，二是超大规模制造商不断增长的需求。为了执行人工智能和处理所需的所有数据，仅在执行“if”语句时就浪费了处理器的大量时间。如果可以让SSD硬盘查找这些数据并发送这些数据，则可以节省大量的处理时间。

（编辑：通化站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!