美光：改變世界使用信息的方式

劉沙

有調查顯示：如今人類每天都會產生2.5 quintillion bytes的數據（quintillion為10的18次方）;手機每分鐘都會發出1600萬條短信;到2020年，全球移動設備數量預計將達到100億臺……

大數據：大機遇+大挑戰

在美光科技亞太區解決方案架構總監See Ghee Tan（陳詩義）看來，這些大數據是全球的財富，可以在醫療、交通、制造等多個行業中幫助人們解決復雜問題。例如通過人工智能和機器學習分析病人的DNA數據，醫生可以定制出可能尚未發現的癌癥治療方案;運用車聯網技術分析道路和車輛數據，可以幫助汽車做出正確的判斷，減少交通事故。

而如此大量的數據，在蘊藏著巨大機遇的同時，也帶來了巨大的挑戰，首先要解決的問題就是該如何有效地存儲和分析這些數據？

據了解，美光科技制造半導體的過程就是一個借助數據分析和人工智能提高生產效率的成功實踐。陳詩義向記者介紹，半導體制造是地球上最復雜的工作之一，美光從全球500多個服務器、8000余個數據來源收集了PB量級的數據，隨后讓數據科學家對這些數據進行分析，并建立AI和機器學習模型，改進了美光晶圓制造廠的生產過程，不僅能以極高的精確度在極短的時間完成任務，還能探測到熟練工作人員也難以感知到的異常情況。美光科技也憑借這一IT創新獲得了2018年度CIO 100大獎。

“我們的愿景是通過改變世界使用信息的方式，讓生活更加豐富多彩！”陳詩義強調，經過40多年的發展，美光已經從一家專門做DRAM的存儲器廠商，逐漸發展成為提供存儲器和存儲方案的廠商。全球各地的PC和OEM廠商、游戲、汽車和工業、移動設備和網絡設備、傳統企業和云計算領域都在應用美光的存儲器和存儲方案。

美光9300 系列SSD應需而生

如今，美光存儲主要分為兩大產品線，一類是為個人計算機和工作站提供支持的客戶端SSD，一類是滿足不同企業、不斷變化的IT應用和基礎設施需求的企業級SSD。

陳詩義告訴記者，企業市場一直是美光關注的方向，根據美光的觀察，近年來，企業級存儲正呈現出以下趨勢：

一、由于數據的海量增長，企業系統架構正在轉向使用分布式的基礎設施;

二、閃存的快速性能在超融合和邊緣計算之間引入了新的連接點，每天有數十億數據進入人工智能、機器學習、深度學習和實時分析領域;

三、企業需要全新的架構支持快速增長的分析項目，服務器的固態硬盤容量正在快速增長，企業需要更高效、容量更大的產品來支撐。

“美光的新系列旗艦產品——美光9300系列SSD就是在這樣的背景下應需而生?！泵拦饪萍计髽I級固態硬盤高級產品經理Cliff Smith介紹，美光9300系列SSD采用PCIe第三代x4 NVMe界面，最高3500MB/s的讀寫速度，15.36TB容量，能以更大的容量為云計算和企業級市場提供更好的存儲性能，幫助數據應用密集型公司更快速地訪問和處理數據，從而縮短回應時間。

而美光9300系列SSD之所以采用NVMe協議，是因為NVMe正在超越SATA和SAS成為企業級固態硬盤的首選界面。當今企業對于部署云基礎設施的需求正在不斷增加，大量數據檢索、處理和快速分析業務對存儲的需求也越來越高，在這種需求的驅動下，許多企業主存儲都在從SATA界面過渡到NVMe界面。

在談到產品優勢時，Cliff Smith為記者列舉了一系列數據：美光9300系列SSD的性能比一般企業級SATA SSD快9倍，效率高出35%;與其他NVMe SSD相比，美光9300系列SSD在讀取和寫入方面同等地實現了3.5GB/s的吞吐量（6.4TB以上容量），能為以數據為中心的應用提供更快的回應時間;美光9300系列的功耗比前一代NVMe SSD低28%，有助于降低運營成本，高容量的可用性可讓企業根據存儲需求進行擴展，滿足數據爆炸式增長的需求;大容量以及最高可達32個NVMe命名空間使企業能夠更加有效地定制部署，以實現存儲利用效率最大化。

Cliff Smith強調，對于擁有大型數據中心的企業來說，可能需要同時支持成千上百萬客戶的數據需求，所以在數據輸入和數據轉換時，數據中心的工作負載是非常高的。比較典型的例子是金融領域的高頻交易，對于回應時間的要求非常高，甚至每一微秒的價值都能達到成百上千萬美元。

為機器學習加速

除了上述特性，美光9300系列還對各種針對低延遲和性能關鍵型工作負載進行了優化，適用的工作負載包括：人工智能和機器學習中的訓練/緩存、在線事務處理（OLTP）、高頻交易（HFT）、塊和對象存儲等等。

以機器學習為例。通常，數據科學家會將機器學習分為兩步：第一步是準備數據并分階段導入硬盤緩存，在這個過程中，需要對數據進行獲取、轉換、加載和提取;第二部是將數據遷移到GPU 中進行學習，即將數據導出和訓練。由于對存儲的讀取和寫入有著極高的要求，這兩個步驟通常是順序進行的，而且數據科學家們在機器學習時采用的數據量都是PB級別、可能來自多個不同的平臺，如果第一次獲得的數據不成功，整套步驟就需要不斷地重復進行。

而借助美光9300系列產品，數據的獲取、轉換、加載和提取這些步驟，與數據導出和訓練的步驟可以同時進行，大大提升了處理任務的速度——比SATA SSD快了7倍，加速了數據轉化為洞見的速度，讓數據實現價值的效率大大提高了。

最后，在談到下一代存儲時，陳詩義表示，對企業來說最重要的是性價比，因為企業不同應用所需要的存儲性能和企業愿意為此付出的成本是不一樣的，美光會去研發貼近客戶需求的產品，了解市場的演變，爭取從中找到一個平衡點，打造出最佳方案。