Tech Talk: 浅谈AI浪潮下的计算型存储SSD

引言

近年来，AI应用态势迅猛增加，对计算侧的算力和内存提出了更高的要求。GPU、HBM这些高性能高密计算部件和内存部件，在AI计算场景中作为必需品，成为市场热点。业界也在讨论能否把计算侧的业务卸载到存储侧，称为计算型存储（Computational Storage），通过存储侧卸载数据预处理，如数据校验、解压、数据提取，甚至卸载局部机器学习训练，从而减轻计算侧的算力负载和内存负载。这两年，SNIA和NVMe陆续定义了计算型存储框架和协议接口，而IBM、Intel、Dell、Solidigm、Kioxia等知名厂商也在通过存储应用和SSD盘联合定制，开拓计算型存储应用道路。

01、计算型存储协议框架

SNIA在2022年8月发布的Computational Storage Architecture and Programming Model，描述了计算型存储的架构和模型定义。计算型存储设备定义为三种模型：计算型存储处理器（Computational Storage Processor，CSP）、计算型存储盘（Computational Storage Drive，CSD）和计算型存储阵列（Computational Storage Array，CSA）。

◎图1 CSD架构

以计算型存储盘（CSD）为例，其架构框架如图1所示。Storage Controller可以对应于SSD的管理控制器，控制Device Memory（如SSD内的DDR）和Device Storage（如SSD内的NAND Flash）。计算型存储主要是定义计算型存储资源（Computational Storage Resource, CSR），用于设备提供用户可支配使用的计算资源和内存资源