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SmartSSD 计算存储驱动器



大数据的显著加速

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业界唯一、业界首款自适应计算存储平台

Samsung SmartSSD® 计算存储驱动器 (CSD) 由 AMD 自适应平台提供支持,是业界首款可定制、可编程的计算存储平台。SmartSSD CSD 可将计算推进到数据所在的位置,从而可显著加速数据密集型应用,增速达 10 倍以上。 

为具有大量数据的应用加速

SmartSSD CSD 平台可为各种应用加速,包括数据库管理、视频处理、人工智能层和虚拟化等。运行时、库、API 和驱动程序可以使用通用应用框架构建到系统中。
  

ai-models-optimization

AI/ML 推断

business-intelligence

商业智能

data-analytics

大数据分析

video-file-transcoding

视频转码

financial-computing

金融服务

genomics

基因组学

search-queries

搜索查询

data-warehouse

透明压缩

专题解决方案

eideticom

透明压缩

  • 存储容量提高达 10 倍
  • 适用于每个应用
  • 行速率压缩性能

解决方案概述 >

ctaccel

视频文件转码

  • 视频转码成本降低 60%
  • 加速 VoD 转码
  • 扩增服务器性能
 

精选视频

AMD 自适应平台

SmartSSD CSD 的核心是 AMD 自适应平台,其利用 AMD FPGA 的可编程性创建了首款完全可定制的计算存储设备。

SmartSSD CSD 经过精心设计,可帮助包括软件工程师和人工智能科学家在内的一大批新开发人员在不影响硬件加速的情况下,构建全方位解决方案。

  

tools

简化的开发

AMD Vitis™ 环境允许使用 C、C++ 或 OpenCL 进行开发,无需硬件专业技术,便可根据软件或算法代码量身定制硬件架构。

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AMD 存储服务

利用 Xilinx 存储服务,SmartSSD CSD 包括强大的卸载功能,该功能与 dm-crypt 和虚拟数据优化器等普及型存储软件集成。

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Xilinx 运行时环境

Xilinx 运行时环境允许访问所有的硬件描述语言 (HDL),包括 Verilog 和 VHDL,以获得最大的设计灵活性和优化。此外,该设计流程还可简化按照 HDL 设计的现有加速器 IP 针对 ASIC 或 FPGA 的重复使用

 

 

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内部数据路径

AMD FPGA 提供用于加速的逻辑元件和 CPU 内核,而 SSD 控制器则提供 NAND 媒体接口与管理。专用的高速点对点链路可将 SSD 控制器连接至 FPGA,以实现超低时延处理。SmartSSD CSD 添加至系统时,内部带宽会随之扩展。

tools

挑战:将大数据转化为快数据

  • 全球数据量将从 2019 年的 45ZB 增长到 2025 年的 175ZB,而且世界上 30% 的数据都将需要实时处理。
  • 数据的这一爆炸式增长将为安全存储、检索、处理和分析带来各种挑战。
  • 在存储器和 CPU 之间移动数据,会让数据密集型应用产生性能瓶颈。
  • 以 CPU 为中心的架构将带来数据处理不可接受的延迟、高成本以及密度和可扩展性问题。

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解决方案:SmartSSD CSD 将计算带到数据所在的位置

加速专用的 AMD Kintex™ UlltraScale+ FPGA 与三星高性能企业 SSD 控制器相结合,可在它们之间提供一个快速专用数据路径。

  • 在存储数据的位置对数据进行高速计算
  • 超快速并行计算
  • 海量性能增益和密集的线性可扩展性
  • 将 CPU 解放出来,以便更高效地处理其它高级任务。

计算存储的优势

2.8 倍

在来自 1 个 SmartSSD CSD 的 Parquet 数据上执行 SQL 查询的速度更快,而且可通过额外的驱动器扩展性能

87%

在视频转码帧速率不变的情况下,减少了 3 个 SmartSSD CSD 的 CPU 利用率

72 GBps

从单台 2U 服务器的 24 个 SmartSSD CSD 读取压缩 LZ4 数据和行速率解压的速率

  • 在存储和计算资源之间移动大量数据效率低下。随着数据量的增加,主机 CPU 成了系统瓶颈,限制了处理能力。复杂的搜索查询可能要花几小时,甚至几天时间,这时候遭殃的是企业。
  • 数据中心被迫投入越来越多的服务器,以解决这个问题,这会提高资本支出和运营成本。
  • 计算存储可通过让计算接近存储介质来解决这个问题。数据在到达主机 CPU 之前,直接在 SmartSSD CSD 上处理,不仅避免了大量数据传输,而且还加速了洞察进程。提供低成本的可扩展性很简单:增加驱动器时,处理能力实际会随存储容量呈线性扩增。
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