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    AI也會(huì)遭遇瓶頸 解析人工智能技術(shù)的存儲(chǔ)性能需求

    來源:--     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/5/13   主題:其他 [加盟]
    2020年對(duì)于很多人而言都是永遠(yuǎn)值得銘記的一年,突如其來的新G疫情幾乎改變了每個(gè)人的生活,它不僅給人類的經(jīng)濟(jì)造成了重大損失,也給人類的健康帶來了巨大的威脅。面對(duì)這難以對(duì)付的病毒,我們既看到了無數(shù)勇士的悲壯逆行,也看到了科技在整個(gè)抗疫斗爭(zhēng)中所起到的關(guān)鍵作用,特別是其中的AI人工智能技術(shù)——通過AI技術(shù)我們可以加速疫苗的研發(fā);通過AI技術(shù),在眾多醫(yī)療終端設(shè)備以及大量的病人臨床數(shù)據(jù)中,我們能提煉出佳的診斷方案,加速診斷的效率,提升診斷的效果?梢哉f,AI技術(shù)在這次關(guān)鍵的戰(zhàn)役中發(fā)揮出了重大的作用。

    人工智能已經(jīng)深入醫(yī)療、教育、工業(yè)到能源、金融等各個(gè)L域。

    因此并不意外,在2020年第三屆軟件定義存儲(chǔ)峰會(huì)上,英特爾提出的主題是“突破內(nèi)存與存儲(chǔ)瓶頸 釋放人工智能無限潛力”。畢竟在這場(chǎng)抗疫戰(zhàn)斗中,英特爾不僅投入重金資助合作伙伴使用AI技術(shù)進(jìn)行診斷、疫苗開發(fā)方面的研究,還推動(dòng)AI科技在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、醫(yī)療物資生產(chǎn)、疫情推演等多個(gè)L域加速落地,英特爾深知AI人工智能對(duì)人類的重要性。除了對(duì)抗新型病毒,AI人工智能技術(shù)其實(shí)也深入了人類生活的各個(gè)L域。英特爾公司中國(guó)區(qū)非易失性存儲(chǔ)解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生在峰會(huì)上談到:“從醫(yī)療、教育、工業(yè)到能源、金融等等,每個(gè)行業(yè)都在以數(shù)字化的方式來尋求主動(dòng)變革,我們可以預(yù)見的是,在不遠(yuǎn)的將來,整個(gè)社會(huì)對(duì)數(shù)字化的服務(wù)需求將不斷地激增”。

    AI人工智能技術(shù)將給存儲(chǔ)產(chǎn)品帶來重大挑戰(zhàn)

    人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)管道主要分為采集、準(zhǔn)備、訓(xùn)練和推理四部分。每個(gè)部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù),工作負(fù)載也不盡相同。

    “工欲善其事,必先利其器”,要想發(fā)揮出AI人工智能技術(shù)的大威力,需要企業(yè)構(gòu)建強(qiáng)有力的IT基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)設(shè)施不僅需要強(qiáng)有力的處理器、FPGA、GPU,也需要G性能的存儲(chǔ)設(shè)備,否則就會(huì)如普通電腦一般,因?yàn)闄C(jī)械硬盤傳輸速度慢,尋找數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng),往往會(huì)成為整個(gè)系統(tǒng)性能的瓶頸,即使是SATA/PCIe NAND SSD,很多時(shí)候也跟不上AI數(shù)據(jù)處理的需求。倪錦峰先生介紹到,無論用于哪個(gè)行業(yè),人工智能的工作實(shí)際上主要由采集、準(zhǔn)備、訓(xùn)練和推理四部分組成。每個(gè)部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù),工作負(fù)載也不盡相同,將給存儲(chǔ)設(shè)備帶來較大的挑戰(zhàn)。

    簡(jiǎn)單地說,在整個(gè)人工智能執(zhí)行過程中,IO的需求是不可預(yù)測(cè)、復(fù)雜多變的,它讀寫的數(shù)據(jù)主要有三個(gè)重要的特點(diǎn):

    D一是它的數(shù)據(jù)集大小,差異性非常大,在初開始的采集階段是PB級(jí)別,到訓(xùn)練階段是GB級(jí)別,到訓(xùn)練好了執(zhí)行的函數(shù),相關(guān)的模型可能是KB級(jí)別;

    D二它的工作負(fù)載也是復(fù)雜多變的,從初百分之百的寫入到準(zhǔn)備階段的50%讀、50%寫混合負(fù)載,到后面的一些訓(xùn)練、推理階段可能出現(xiàn)百分之百的讀,其中包括很多的隨機(jī)讀取操作;

    第三是存儲(chǔ)模式也會(huì)有很多變化,從一開始順序化的數(shù)據(jù)流寫入,到后面則是通過完全隨機(jī)的讀寫,來幫助建立準(zhǔn)確的模型。

        

    因此人工智能技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)性能的要求是很苛刻的,用戶總是希望設(shè)備能滿足G吞吐量和低延時(shí)的需求,總是希望更多的數(shù)據(jù)能夠更加靠近處理器,以獲取及時(shí)的傳輸、執(zhí)行,但用戶又會(huì)希望AI的基礎(chǔ)設(shè)施投資成本能在可控的范圍之內(nèi),可以說這是一個(gè)相互矛盾的需求,那么對(duì)于用戶來說如何才能實(shí)現(xiàn)這個(gè)愿望呢?

     

    優(yōu)化成本,提升性能

    英特爾存儲(chǔ)產(chǎn)品構(gòu)建分層存儲(chǔ) 

    首先還是應(yīng)對(duì)用戶使用的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行研究,倪錦峰先生向我們展示了英特爾經(jīng)典的存儲(chǔ)金字塔圖。在應(yīng)用中,并不是所有數(shù)據(jù)都會(huì)經(jīng)常被用到,因此數(shù)據(jù)可以被分成熱數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)等3個(gè)不同層次。熱數(shù)據(jù)即需要立馬進(jìn)行處理的數(shù)據(jù),例如銀行收到的轉(zhuǎn)賬請(qǐng)求,即時(shí)的地理位置等。溫?cái)?shù)據(jù)是非即時(shí)的狀態(tài)和行為數(shù)據(jù),例如用戶近期感興趣的話題,或用戶去過的地方等,冷數(shù)據(jù)則是不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)。

    研究數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)使用所形成的工作負(fù)載,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層,并使用適合的設(shè)備來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可以提升存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能,并降低成本。

    如果全部使用DRAM內(nèi)存來存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù),在性能上可能會(huì)表現(xiàn)突出,但也意味著用戶需要花費(fèi)非常G昂的成本。因此更合理的是根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、負(fù)載對(duì)它們合理地使用存儲(chǔ)設(shè)備。例如可以使用DRAM內(nèi)存、英特爾傲騰持久內(nèi)存來存儲(chǔ)熱數(shù)據(jù),因?yàn)樗鼈儞碛泻蹽的性能和超低的延遲,離CPU和GPU,能夠獲得及時(shí)的洞察。而英特爾傲騰固態(tài)盤搭配以英特爾為代表的TLC、QLC NAND固態(tài)盤,則憑借大容量、G性能適合用于熱、溫?zé)、溫存?chǔ)。這種分層設(shè)計(jì)的J妙之處在于金字塔里的每一個(gè)層級(jí)的數(shù)據(jù)、使用產(chǎn)品在容量和延時(shí)特性上正好有數(shù)量級(jí)的差距,這就使得用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、工作負(fù)載進(jìn)行冷熱分層,并同時(shí)參考自己的預(yù)算,對(duì)性能的需求,對(duì)功耗的預(yù)期,來不斷地優(yōu)化自己的存儲(chǔ)方案。

    憑借不同于傳統(tǒng)NAND閃存的革命性材料,傲騰具有就地寫入、支持位尋址、低延遲等三大新特性。

    那么英特爾的存儲(chǔ)技術(shù)能否承擔(dān)起這一重任呢?從倪錦峰先生的介紹中,可以看到由于使用了不同于傳統(tǒng)NAND閃存的傲騰介質(zhì),傲騰持久內(nèi)存、傲騰固態(tài)盤具有諸多新特性。首先是它支持就地寫入,寫入前不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)擦除。不像普通NAND閃存存在讀-修改-寫這個(gè)過程,因此它擁有更好的性能。同時(shí)在長(zhǎng)時(shí)間寫入后,它也不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)臟塊,不需要進(jìn)行垃圾回收,因此傲騰產(chǎn)品可以很好地保持性能一致性,不會(huì)出現(xiàn)NAND固態(tài)盤用得越久、性能越差的問題。

    與采用傳統(tǒng)NAND閃存的DC P4600SSD相比,傲騰固態(tài)盤DC P4800X的延遲更低、一致性更好,壽命長(zhǎng)得多,效率更G。

    其次是傲騰技術(shù)支持位尋址,可以提供超低的延遲,帶來更快的傳輸速度,畢竟AI人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的容量和性能都有很G的要求。相比傳統(tǒng)NAND閃存,傲騰產(chǎn)品在性能上有質(zhì)的提升,形象地比喻,就是將數(shù)據(jù)的載體從汽車升級(jí)為飛機(jī)。延遲方面,它好可以做到微秒級(jí)別,雖然和內(nèi)存DRAM的不到0.1 微秒相比還是存在一定的差距,但是已遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于NAND閃存的近百微秒的水平。英特爾數(shù)據(jù)顯示傲騰DC固態(tài)盤的訪問延遲不僅較傳統(tǒng)HDD、SATA SSD大幅降低,即便與同樣采用NVMe接口的NAND SSD相比,其優(yōu)勢(shì)也是非常大的——與采用3D NAND 顆粒的英特爾DC P4600 SSD 相比,傲騰固態(tài)盤DC P4800X的讀取延遲在不同寫壓力、不同隊(duì)列深度下,低了8~63倍。

    此外新介質(zhì)大幅提升了傲騰產(chǎn)品的壽命,英特爾傲騰固態(tài)盤可以支持多達(dá)60個(gè)DWPD(每日全盤寫入次數(shù)),而大家所熟悉的英特爾P4600、P4610這樣的G性能、G壽命的NAND固態(tài)盤,只能支持3個(gè)DWPD左右,英特爾傲騰固態(tài)盤的進(jìn)步是非?捎^的。

    人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)管道可以通過使用英特爾傲騰持久內(nèi)存、傲騰固態(tài)盤、QLC 3DNAND固態(tài)盤,進(jìn)行合理搭配來提升任務(wù)執(zhí)行的效率,并降低成本、功耗。

    同時(shí)從AI數(shù)據(jù)通道中的采集、整理、訓(xùn)練、推理四個(gè)階段,可以看到各階段對(duì)存儲(chǔ)的要求是非常G的,需要有持續(xù)、一致的吞吐量,以及同樣一致、持續(xù)、超低的延遲,這些需求正是傲騰產(chǎn)品所擅長(zhǎng)的,再加上英特爾QLC 3D NAND SSD所擁有的大容量(已可實(shí)現(xiàn)單盤32TB)、G性能特性,通過這樣一個(gè)出色的結(jié)合,可以幫助改善客戶對(duì)數(shù)據(jù)的融合,提升軟件定義存儲(chǔ)解決方案的性能,幫助用戶為即將到來的人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)爆發(fā)做好相應(yīng)的準(zhǔn)備。

     

    大幅提升效率

    英特爾存儲(chǔ)方案體現(xiàn)實(shí)際價(jià)值

    采用傲騰固態(tài)盤后,VMWare vSAN、hadoop、CEPH等各個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能都獲得了大幅提升。

    根據(jù)倪錦峰先生介紹,在實(shí)際使用中,不少平臺(tái)改用英特爾傲騰產(chǎn)品后,都獲得了很好的效果。如百度在2018年發(fā)布了基于英特爾傲騰固態(tài)盤加英特爾QLC 3D NAND固態(tài)盤的存儲(chǔ)解決方案,這一方案大幅提升了AI人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的存儲(chǔ)性能。在AI的一個(gè)訓(xùn)練場(chǎng)景中,這一方案相比原來的HDD機(jī)械硬盤方案可以獲得21倍的性能提升以及96%的延遲下降,同時(shí)降低TCO多達(dá)60%。在VMWare vSAN分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,將G性能緩存從NAND PCIe固態(tài)盤換成英特爾的傲騰固態(tài)盤后,其虛擬機(jī)密度提升了60%,同時(shí)系統(tǒng)整合率能夠提升30%;在hadoop分布式架構(gòu)中,當(dāng)用戶使用英特爾傲騰固態(tài)盤作為hadoop的臨時(shí)數(shù)據(jù)緩存后,其吞吐量或性能可以提升40%左右。

     

    而在CEPH分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中,當(dāng)用戶使用英特爾傲騰固態(tài)盤替換了傳統(tǒng)的NAND固態(tài)盤,作為元數(shù)據(jù)(metadata)緩存和journal盤后,其延遲可以降低50%左右,同時(shí)IOPS性能獲得了40%左右的提升。在微軟的Azure Stack HCI云平臺(tái)上,當(dāng)用戶將英特爾傲騰固態(tài)盤作為緩存盤后,則能使每個(gè)系統(tǒng)、每個(gè)節(jié)點(diǎn)所能夠支持的虛擬機(jī)數(shù)量提升60%左右,同時(shí)虛擬機(jī)的跑分也能夠提升約80分。此外,現(xiàn)在也有很多國(guó)內(nèi)公司正在使用英特爾傲騰技術(shù)來進(jìn)行存儲(chǔ)解決方案的創(chuàng)新,包括浪潮、VMWare、XSKY、QingCloud等眾多合作伙伴。

     

    讓存儲(chǔ)更接近計(jì)算資源讓存儲(chǔ)兼得G性能與穩(wěn)定性


    英特爾公司中國(guó)區(qū)非易失性存儲(chǔ)解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生接受了采訪

    從以上的技術(shù)講解、案例可以看到,英特爾解決方案之所以能有如此突出的表現(xiàn),主要依賴的是性能接近內(nèi)存的傲騰存儲(chǔ)產(chǎn)品。而在前不久舉行的2020英特爾中國(guó)年度戰(zhàn)略“紛享會(huì)”上,英特爾也提出了近內(nèi)存計(jì)算的概念,那么這是否代表著未來的存儲(chǔ)趨勢(shì)?幸運(yùn)的是,筆者在此次大會(huì)上還獲得了采訪英特爾公司中國(guó)區(qū)非易失性存儲(chǔ)解決方案事業(yè)部戰(zhàn)略業(yè)務(wù)開發(fā)總監(jiān)倪錦峰先生的機(jī)會(huì)。倪錦峰先生認(rèn)為在這個(gè)數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代,特別是當(dāng)5G技術(shù)發(fā)展成熟之后,所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)無法通過網(wǎng)絡(luò)全部匯集到數(shù)據(jù)中心,所以部分?jǐn)?shù)據(jù)需要要在邊緣進(jìn)行計(jì)算,這就需要存儲(chǔ)和計(jì)算在邊緣端融合在一起,只有G效的存儲(chǔ)性能才能幫助邊緣端快速完成計(jì)算。 

    而在數(shù)據(jù)中心里,則存在不少壓縮、解壓縮等具有規(guī)律性、重復(fù)性、依賴內(nèi)存的計(jì)算需求,如果使用傳統(tǒng)的執(zhí)行方式將消耗很多CPU計(jì)算資源和DRAM內(nèi)存資源。英特爾的中長(zhǎng)期目標(biāo)則是將計(jì)算和存儲(chǔ)融合在一起,使得存儲(chǔ)和計(jì)算更加靠近。比如英特爾中國(guó)研究院宋繼強(qiáng)院長(zhǎng)提到的方案是將FPGA與存儲(chǔ)架構(gòu)融合在一起,存儲(chǔ)系統(tǒng)可以滿足類似實(shí)時(shí)計(jì)算的要求,比如壓縮、解壓縮、AI訓(xùn)練等。同時(shí)存儲(chǔ)系統(tǒng)的參與也能有效降低用戶對(duì)CPU、內(nèi)存資源的需求,從而降低成本。而性能接近內(nèi)存的傲騰介質(zhì)的確比較合適承擔(dān)這一重任。

    顯然傲騰突出的性能是實(shí)現(xiàn)近內(nèi)存計(jì)算的關(guān)鍵,那么企業(yè)在長(zhǎng)時(shí)間使用傲騰時(shí),是否需要進(jìn)行額外的維護(hù)、保養(yǎng)呢?倪錦峰先生則表示對(duì)于傳統(tǒng)的NAND閃存固態(tài)盤來說,可能需要這樣的工作。畢竟傳統(tǒng)SSD的讀-修改-寫機(jī)制會(huì)導(dǎo)致垃圾數(shù)據(jù)堆積,造成性能下降,同時(shí)垃圾回收等會(huì)帶來額外的壽命損耗。傳統(tǒng)SSD之所以后續(xù)會(huì)出問題,一是因?yàn)槔逊e沒有有效處理,二是因?yàn)镹AND閃存用的時(shí)間越長(zhǎng),它的壞塊就會(huì)越多,因此需要做很多壞塊的管理工作,壞塊越多,冗余空間越來越少,性能也會(huì)越差。


    而傲騰產(chǎn)品沒有寫入放大的問題,同時(shí)可擦寫能力非常G,壽命有量級(jí)差異,所以它的整個(gè)生命周期里是沒有性能衰減的問題。同時(shí)傲騰產(chǎn)品都經(jīng)歷了嚴(yán)格的性能和可靠性驗(yàn)證,包括模擬了惡劣負(fù)載情況下工作5年的測(cè)試,即加速老化測(cè)試。英特爾有大量的數(shù)據(jù)證明,傲騰產(chǎn)品在整個(gè)生命周期里面性能是一致、持續(xù)穩(wěn)定的。

    傲騰將成加速AI人工智能技術(shù)的“催化劑”


    在本文截稿時(shí),新G疫情仍沒有結(jié)束,人類仍在與之戰(zhàn)斗。但我們堅(jiān)信沒有一個(gè)冬天不能過去,沒有一個(gè)春天不會(huì)到來,AI新興技術(shù)必將助力人類更快地戰(zhàn)勝疫情,加速推動(dòng)社會(huì)的數(shù)字化和智能化的發(fā)展。而要加速AI技術(shù)的發(fā)展,像傲騰這樣讓數(shù)據(jù)更靠近CPU,性能接近內(nèi)存的新技術(shù)必不可少。而憑借更大的存儲(chǔ)容量和優(yōu)異的性價(jià)比,英特爾QLC3D NAND也將成為取代HDD機(jī)械硬盤陣列的一個(gè)新選擇。毫無疑問,傲騰技術(shù)與QLC 3D NAND技術(shù)的結(jié)合,將成為AI人工智能技術(shù)的“催化劑”,我們也期待著這瓶“催化劑”能讓AI人工智能技術(shù)發(fā)展得更快,并創(chuàng)造出更多的成果,為人類造福。





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