為了讓最有效的戰(zhàn)斗力量全力奔赴主戰(zhàn)場，作戰(zhàn)雙方不僅比拼陸?？杖姡€需要動員一切支持性的力量，例如碉堡、棧道等軍用建筑；例如運輸鐵路、碼頭、燃料供應站等軍用設施。一般說來，著名軍事基地往往代表強大的后勤力量，會和知名戰(zhàn)役一樣被人所熟知，比如珍珠港，既是美國海軍基地、也是二戰(zhàn)太平洋戰(zhàn)區(qū)著名戰(zhàn)役。

中國古語有云，兵馬未動，糧草先行。后勤的重要性不亞于直接參與戰(zhàn)斗的作戰(zhàn)單元本身。在現(xiàn)代軍事格言中也有一句——“外行研究戰(zhàn)術，內行研究后勤”?！?/p>

外行研究戰(zhàn)術，內行研究后勤

信息社會也是數據的戰(zhàn)爭，個人和企業(yè)每天都在數據打交道，也就是在和存儲打交道。存儲無處不在，從計算、網絡和服務器的應用，從移動、嵌入式到汽車工業(yè)，從消費類的智能手機、單反相機到U盤。每天，數據量正以驚人的速度增長。我們甚至可以這樣總結，幾乎所有科技產品都或多或少依賴存儲產品。

存儲是計算機科學和通信技術、信息技術、大數據與人工智能發(fā)展的大后勤。這個大后勤在不斷的進化，體現(xiàn)為更智能、更快速、更大容量。

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大數據、人工智能、物聯(lián)網千呼萬喚存儲來

如果把大數據理解成山脈，一把泥土也蘊含著信息量。在大數據中尋找信息的人，可以被比喻成淘金者，他們需要知道哪些礦石中儲存有價值的貴重金屬。如何才能成為一名熟練的淘金者，并有效地篩選、找到并識別這些礦藏？這里需要快速的數據分析來有效地提取重要的信息。為了更好地處理數據，計算機系統(tǒng)需要有效的、延遲時間最短的閃存。

當前的需求應用場景包括小型可穿戴設備每天監(jiān)測人體數據的能力在不斷增強，無論是檢測心率和記錄睡眠，醫(yī)療設備監(jiān)測血糖水平和血壓。這些都需要閃存的助力。隨著物聯(lián)網設備數量不斷提高，以及跟蹤患者健康狀況的工具不斷增加，每分鐘的數據量都在增加。

當廣告商發(fā)廣告，要在社交媒體的新聞信息流中推送時，必須篩選所有可用數據，以做到興趣的精準匹配。例如當地理位置為北京朝陽區(qū)的用戶，在京東購物的中選擇了瀏覽北京地區(qū)商品的歷史記錄、又獲得了常用視頻軟件的訂閱數據和百度搜索數據?，F(xiàn)在能夠做到快速將這些信息整合在一起，將用戶感興趣的汽車商品放置在瀏覽推薦首頁中。

如果用戶搜索歷史中有過“如何更改2018奧迪A8剎車片”的搜索歷史、又收藏了關于汽車品牌類別的短視頻，匹配到《極客汽車》收藏《購買剎車片一站指南》的文章，根據以上歷史數據，機器學習算法可以輕松地為當地的汽車配件商店制作廣告。隨著人工智能技術的發(fā)展變得更加智能。再假如幾日后，支付寶交易數據將告訴我們，目標用戶已經購買了剎車片，這就太好了。下一步，廣告商可能會專注于預測該用戶可能需要千斤頂支架。

為了識別數據中的“黃金”、足夠快地分析這些數據，能夠創(chuàng)造看得到的價值，給人類生活帶來便利，給企業(yè)帶來高效。為了持續(xù)提升便利以及智能化水平，企業(yè)客戶與數據中心需要更快更高效的企業(yè)級智能存儲解決方案。

歸根結底，大數據時代，海量數據不僅對存儲空間需求與日俱增，隨著云計算、物聯(lián)網、人工智能等新一代信息技術的涌現(xiàn)，傳統(tǒng)機械硬盤在性能上已無法滿足。企業(yè)級固態(tài)硬盤（EnterpriseSolid State Drives，ESSD）高傳輸速率、低延遲、低能耗、低噪音、抗震等優(yōu)勢正逐步在數據中心、互聯(lián)網企業(yè)等領域需求快速增長。固態(tài)硬盤所用的閃存是硅半導體行業(yè)的高技術結晶。沙子中的二氧化硅經處理制取高純硅，熔煉成硅錠并切割成圓片，形成了晶圓的最初形態(tài)。硅基的這種復雜性，給技術創(chuàng)新留下了想象空間。固態(tài)硬盤，可以簡單理解為加了控制器的閃存，控制器的性能影響閃存速度?？梢愿唵蔚睦斫鉃楣虘B(tài)硬盤主要由主控芯片+閃存顆粒組成。

圖一：企業(yè)級固態(tài)硬盤總體市場

市場普遍分析認為：固態(tài)硬盤市場屬于成熟時期，三星獨步固態(tài)硬盤市場已經是不爭的事實。就2018年***季度的數據顯示，三星以39.1%穩(wěn)居***把交椅，英特爾緊隨其后17.7%。39 年的發(fā)展歷程美光（Micron）擁有10.9%的份額。即使不細數英雄榜的后幾位，我們也可以明顯觀察的到，這是一個被國外巨頭壟斷的市場。

圖二：2018年***季度企業(yè)級固態(tài)硬盤供應商市場份額

圖三：全球企業(yè)級固態(tài)硬盤接口趨勢

圖四：全球企業(yè)級PCIe固態(tài)硬盤出貨量

企業(yè)級固態(tài)硬盤現(xiàn)階段有三種接口，PCIe是快速增長的部分。

楊亞飛博士關于企業(yè)級固態(tài)硬盤的技術問題：

問題一：簡單來講，存儲分成兩類，機械硬盤和固態(tài)硬盤，固態(tài)硬盤的性能和功耗都比機械硬盤要好很多，性能是快了十倍的，為什么過去沒有推廣開？

答：是被固態(tài)硬盤的價格所止步，隨著每單位GB容量的增加，價錢成倍增加。

問題二：為什么判斷未來幾年企業(yè)級市場會有一場非常大的突破？

答：到目前為止，所有的數據中心包括國外的亞馬遜、微軟、Facebook，國內的滴滴、京東，目前企業(yè)級固態(tài)硬盤使用比例占到整個存儲總量低于百分之二十，因為要考慮成本，能夠用機械硬盤的都用機械硬盤，但未來幾年閃存顆粒介質一直在革命，過去的SLC到MLC再到TLC，后來是3DTLC，三十二層到六十四層，今年的主流是六十四層，明年就是九十六層，2021年大概會有一百四十層，而且每個GB的價錢會迅速回落。

問題三：固態(tài)硬盤的主控芯片是不是技術瓶頸？

答：不是。

主控芯片確實非常關鍵，一方面是連接了閃存顆粒，閃存顆?？梢岳斫鉃檠b數據的倉庫。主控芯片就是管理員，要把主機從服務器端來的數據放到倉庫，主機讀取數據的時候可以把倉庫當中的數據送出去，另一方面是連接主機，支撐主機上面的大數據、云計算和人工智能各種各樣的應用。兩邊實際上技術進步都很快，中間存儲管理和控制實際上還是用著相對比較落后的技術。隨著技術的演進，主控芯片的運算速度越來越快，存儲器的存儲容量也越來越大，主控芯片和存儲器都進步很快，中間存儲管理和控制技術還相對比較落后，需要技術創(chuàng)新與變革。

問題四：計算、存儲和智能的融合是未來的趨勢嗎？

答：是的。

現(xiàn)在已經實現(xiàn)了把計算和很多其他智能的元素放到了固態(tài)硬盤的主控芯片上面。以前計算和存儲是分離的，存儲和顯示都是處理器的外部設備，我們認為到了人工智能和大數據時代，存儲和計算是融合的，因此***在存儲盤上開始實現(xiàn)部分計算。為了夯實功能，要把最基礎的、通用的計算做好。比如數據格式算法、非結構化數據在盤里查詢，以及數據的排序等在固態(tài)硬盤上來完成，能不能做好是存儲領域未來的一次革命。

問題五：如何用機器學習解決延長閃存顆粒的壽命？

***、我們先了解一下固態(tài)硬盤的死法，才能更好的理解什么是延長壽命。

簡單來講，閃存顆粒是分成很多塊的。比如采購的一個顆粒分為成百上千塊，每塊又是分成頁為單位的，每一頁可以理解為就是一個黑板，數據來了以后就可以迅速往上面寫字，一頁寫滿再寫下一頁。存儲有一個很大的特點，數據總是在更新，比如寫了一個Word文檔一直在存，大概有上百個版本，上百個拷貝，新的拷貝進去以后舊的拷貝就沒有用了，變成了垃圾。理想情況是垃圾是可以刪除的。但實際上硬盤上不是這樣操作的，不是實時刪除，如果有新的拷貝來了，舊的拷貝標記一下就變成垃圾了，這樣有效數據與無效數據就混在一起。

閃存的擦除有一個整塊充放電的過程，充放電以后這一塊就沒了。但是問題來了，一個塊當中的頁不都是垃圾，因為數據是按順序寫進來的，我們寫的Word文檔分到這里可能就是垃圾，但是照了一張相進來放在這里就不是垃圾，所以每次回收的時候就變成了把有用的數據搬到旁邊的倉庫，再回收。小小的一塊盤里面的遷徙過程相當于引入了多余的寫入的工作，反復工作，累死方休。每一塊的擦寫次數是一千次到三千次，超過這個次數就被擊穿了，這個塊就壞掉了。

第二、如何降低這種擦寫次數是存儲領域最重要的環(huán)節(jié)，考慮使用機器學習的算法是關鍵。數據一進來就開始預測這個數據的生命周期是多長?？梢员扔鳛椋翰磺笸晖峦丈?，但求同年同月同日死。就是把相同生命周期的數據整合管理，比如四十八小時、七十二小時內的數據肯定會被新的代替，變成垃圾，把這些數據放到一個塊里面，將來一次性回收是最干凈的，大大降低多余的寫入工作，效率大大提升。這個方法用數據中心提供的標準數據集做了大量仿真和測試，效果還是非常驚人的，達到了三到五倍以上。

問題六：消費級的顆粒和企業(yè)級顆粒有何區(qū)別?

通常消費級的顆粒的生命要比企業(yè)級的壽命短很多。

使用一塊固態(tài)硬盤放到筆記本電腦當中，假如是1TB的硬盤，里面每個顆粒的擦寫次數只有五百次，什么時候這塊硬盤會壞掉？需要500TB的數據，就是往里面寫500TB以后這個數據完整地壞掉了，因為每一塊都被擦寫了500次。今生今世就這500次。筆記本電腦不會遇到這樣的一天，因為一般其它地方壞了硬盤還用不壞，所以這就是為什么存儲廠商會把質量相對較低的閃存用于消費級產品。

企業(yè)級的閃存為什么壽命一般都要很長？從閃存出廠測試與參數配置方面，會與消費級不一樣；另一方面因為一臺服務器可能支持成千上萬的用戶，企業(yè)級固態(tài)硬盤不間斷的高強度工作，反復擦反復寫，就是這樣的一個過程。

綜合來看，消費級閃存和企業(yè)級閃存有不同的應用場景，當然也會有不同的成本，我們會研究如何把一個等級的閃存用好，如何用到高等級的產品上。

問題七：人工智能如何在固態(tài)硬盤上體現(xiàn)？

通俗的說，使固態(tài)硬盤變得越來越聰明。搬運工的學習能力原來可能是小學生的水平，升到了大學生的水平，要有一個運籌學和優(yōu)化在里面，這是人工智能在固態(tài)硬盤上的具體體現(xiàn)。產品是在服務器上放著的，不是消費級的產品，是企業(yè)級別的。人工智能在固態(tài)硬盤上的應用講起來比較龐雜，我舉兩個例子。***、比如固態(tài)硬盤對主機端IO的行為學習，可以做到隨機場景下的預取，因為實際應用場景從統(tǒng)計學的角度，是可以找到規(guī)律的，這樣可以提升固態(tài)硬盤的性能，這就是機器學習算法在固態(tài)硬盤上的應用。第二、再比如固態(tài)硬盤上如果有一些計算功能的話，可以減輕主機CPU的負擔，因為很多工作都是在固態(tài)硬盤上面已經完成了，無需勞駕CPU，數據送上去的時候量就會大大減少，也會減少整個計算機的PCI總線傳輸量，一石二鳥，效果是系統(tǒng)性的提升。

閃存是基本的存儲單元，實際上是通過電壓區(qū)分的，一開始區(qū)分度是非常好的后來越來越模糊彼此之間的界限，可能會出現(xiàn)比特反轉。這時候，就有很多可以提高的技術關鍵點，把這些技術關鍵點處理好以后，這一塊固態(tài)硬盤就會變得非常聰明，而且它的成本也會降下來。數據戰(zhàn)爭中，存儲是重要的后勤力量。技術發(fā)展這個大后勤不斷的進化，需要我們不斷的努力。

楊亞飛博士簡介：

美國羅德島大學電子工程博士，微電子與信息安全專家，曾任美國高通公司（Qualcomm）***科學家辦公室高級主任，負責物聯(lián)網芯片、智能手機芯片、服務器芯片、汽車芯片、路由器芯片等產品安全。也是美國白宮72億美元國家寬帶計劃評審專家，2010年，收到時任美國商務部長駱家輝感謝函，表彰其為美國經濟復蘇所做貢獻。2009到2016年間，多次擔任國際智能、安全、大數據會議主席。現(xiàn)任深圳大普微電子科技有限公司CEO。