近期，中國移動第四屆科技周暨戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)共創(chuàng)發(fā)展大會正式啟動。中國移動攜手產(chǎn)學(xué)研用各方合作伙伴，以“澎湃創(chuàng)新力 戰(zhàn)新共未來”為主題，匯聚院士學(xué)者、產(chǎn)業(yè)大咖、業(yè)界專家，圍繞云和算力網(wǎng)絡(luò)、人工智能、6G、大數(shù)據(jù)、能力中臺、安全等領(lǐng)域，聚焦科創(chuàng)前沿，共商協(xié)同創(chuàng)新新模式，共謀戰(zhàn)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展新未來。

　　其中，庫瀚科技協(xié)辦了以“多樣性算力”為主題的分論壇，該論壇聚焦算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，與各界合作伙伴開展技術(shù)創(chuàng)新分享和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)交流，促進(jìn)技術(shù)生態(tài)繁榮，共同推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展。

　　（圖片來源：中國移動）

　　庫瀚科技軟件架構(gòu)師邱重陽在本次論壇中，分享了庫瀚在全RISC-V架構(gòu)下高性能存儲軟件的實(shí)踐與探索

　　庫瀚分享：挑戰(zhàn)與趨勢

　　根據(jù)IDC預(yù)測數(shù)據(jù)，2025年全球數(shù)據(jù)量將增長到175ZB，中國將成為全球最大數(shù)據(jù)圈（ 48.6ZB ），存算比趨近1：1，存儲與計算同等重要?；A(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器）市場近萬億，目前主導(dǎo)這個市場的還是X86 CPU通用計算為核心的生態(tài)。而X86 CPU的核心技術(shù)被境外壟斷，價格昂貴的同時不符合國內(nèi)信創(chuàng)趨勢。摩爾定律在服務(wù)器芯片上逐漸失效，但是高速的存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備還在快速發(fā)展，通用CPU很難再同時處理計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等需求。

　　在此背景下，數(shù)據(jù)中心存算一體架構(gòu)一直面臨兩個主要挑戰(zhàn)：

　　第一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)存儲生命周期和服務(wù)器更新周期不同，存算一體的服務(wù)器架構(gòu)無法使存算獨(dú)立擴(kuò)容，服務(wù)器的更新?lián)Q代由處理器的升級周期決定，一般是2~3年更換，與數(shù)據(jù)存儲5~10年的生命周期有較大區(qū)別，兩者之間巨大的差異導(dǎo)致系統(tǒng)資源大量浪費(fèi)，增加數(shù)據(jù)遷移丟失風(fēng)險。

　　另外一個挑戰(zhàn)是，傳統(tǒng)分布式存儲架構(gòu)使得性能和存儲資源利用率難以兼得，通常情況下，性能型存儲通常采用三副本模式，得盤率僅僅約30%，容量型存儲采用EC模式提升得盤率，但同時增加了CPU、網(wǎng)絡(luò)的開銷，導(dǎo)致存儲系統(tǒng)整體性能受損。

　　數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，多樣應(yīng)用推動生產(chǎn)進(jìn)步，當(dāng)下比較熱有ChatGPT、自動駕駛等，這些應(yīng)用的背后都在消耗巨大的算力。這些不同的應(yīng)用需要不同的算法，特定的算法匹配特定的算力來處理才能發(fā)揮更好的能效比。

　　業(yè)界涌現(xiàn)出越來越多的數(shù)據(jù)處理單元（DPU）和基礎(chǔ)設(shè)施處理單元（IPU）專用芯片，在數(shù)據(jù)流處理路徑上取代通用處理器，提升算力能效比。面對新的業(yè)務(wù)需求，結(jié)合計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲的新技術(shù)發(fā)展趨勢，新型存算分離的Diskless架構(gòu)將重新定義數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。Top 廠商積極布局Diskless 架構(gòu)，通過IPU對接共享的閃存盤框。

　　我們可以說：傳統(tǒng)存儲是存儲1.0時代，分布式存儲開啟存儲2.0時代，Diskless正在帶領(lǐng)我們走進(jìn)存儲3.0時代。

　　策略與思路

　　·思路一：存儲服務(wù)器使用存儲專用芯片

　　目前芯片龍頭已經(jīng)推出的各類智能網(wǎng)卡形態(tài)數(shù)據(jù)處理芯片，主要是滿足云廠商自定義的CPU算力卸載需求。頭部廠商都在專用數(shù)據(jù)處理芯片的方向，但是目前看到的數(shù)據(jù)處理芯片側(cè)重于計算服務(wù)器側(cè)網(wǎng)絡(luò)、計算虛擬化卸載等問題，存儲服務(wù)器更強(qiáng)調(diào)IO加速、EC\壓縮的優(yōu)化，低功耗、低成本的需求?；诖鎯Ｓ眯酒拇鎯Ψ?wù)器是去x86架構(gòu)、提升算力能效比、降低存儲服務(wù)器成本的一個有效手段，當(dāng)然也同時需要對應(yīng)存儲基礎(chǔ)軟件來與之配套。

　　·思路二：通過數(shù)據(jù)分層機(jī)制來解決存儲性能和資源的有效利用率難以兼得的矛盾

　　數(shù)據(jù)分層存儲已經(jīng)是一個比較老話題了，但就當(dāng)前數(shù)據(jù)中心Diskless架構(gòu)的趨勢來說，數(shù)據(jù)分層本身使用了兩層數(shù)據(jù)分離存儲的策略，這和Diskless數(shù)據(jù)拉遠(yuǎn)池化的理念更加契合。一般來說，數(shù)據(jù)分層機(jī)制，通過副本機(jī)制對外提供統(tǒng)一的高性能存儲服務(wù)；通過EC策略進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲使得存儲系統(tǒng)整體得盤率更高。通過兩層架構(gòu)的技術(shù)整合，以提高存儲系統(tǒng)整體的存儲性能和資源的有效利用率。

　　·思路三：通過軟硬融合的設(shè)計提升存儲系統(tǒng)資源的有效利用率

　　首先，目前SSD訪問接口仍然是基于塊語義的隨機(jī)覆蓋寫，這并不契合NAND Flash的特性，NAND Flash是追加寫、擦除后寫，SSD為了適配傳統(tǒng)塊語義的接口，不得不在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換層FTL，增加了元數(shù)據(jù)管理、GC、OP空間預(yù)留等資源的開銷。為了解決這個問題，庫瀚提出了open channel技術(shù)，以及繼承于它的zoned namespace技術(shù)，這些技術(shù)突破傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)硬件接口，打通設(shè)備與應(yīng)用層之間的信息屏障。

　　其次是存儲側(cè)的計算卸載，也可以說是近存儲計算。存儲服務(wù)器側(cè)的數(shù)據(jù)壓縮、EC等算法，不適合利用通用處理器來計算，將其卸載到專用處理器可以顯著提升能效比。

　　實(shí)踐與探索

　　庫瀚打造的存儲平臺是從底層SSD 主控芯片、SSD 固件、存儲服務(wù)器主控到存儲底層基礎(chǔ)軟件全技術(shù)棧打通的一個存儲架構(gòu)，在IO鏈路上基于全RISC-V架構(gòu)主控平臺，軟硬融合設(shè)計的全閃存存儲平臺。

　　庫瀚兩顆RISC-V芯片——Aurora SSD主控、eSPU覆蓋從應(yīng)用到存儲全流程，eSPU主板主控形態(tài)支持實(shí)現(xiàn)無x86架構(gòu)的存儲服務(wù)器，eSPU智能網(wǎng)卡形態(tài)面向數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)置場景；Aurora SSD主控支持實(shí)現(xiàn)PCIE 5.0/4.0等多型號的高性能企業(yè)級固態(tài)硬盤。

　　庫瀚StorEngine 軟固件平臺是一套軟件定義存儲生態(tài)的高性能分布式存儲軟件基礎(chǔ)計算模組，也是兩顆RISC-V芯片平臺的存儲基礎(chǔ)軟件，以助力數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)有硬件平臺、eSPU/Aurora硬件平臺下發(fā)揮業(yè)界領(lǐng)先的性能。

　　StorEngine 既可以運(yùn)行在x86\ARM平臺上，也可以運(yùn)行在eSPU（RISC-V）平臺上。

　　庫瀚StorEngine 采用Diskless 存算分離架構(gòu)，把存儲資源拉遠(yuǎn)池化，以替換傳統(tǒng)存儲中的本地盤；通過高密度的SPU盤框 + 存儲計算分開擴(kuò)容的能力，來降低數(shù)據(jù)中心整體成本。

　　庫瀚StorEngine 使用數(shù)據(jù)分層和統(tǒng)一zone設(shè)計，性能層和容量層的分層設(shè)計使得系統(tǒng)在提升得盤率的同時，能夠提供高性能存儲服務(wù)；統(tǒng)一zone架構(gòu)，使StorEngine兼容不同介質(zhì)存儲設(shè)備，全局存儲資源以zone為單位進(jìn)行分配，實(shí)現(xiàn)全局FTL，使SSD的磨損均衡可以在全局作用，同樣可以延長SSD的壽命。

　　庫瀚與中移已就存儲系統(tǒng)項(xiàng)目開展了合作與探索。中移ESSD是一套全自研的高性能全閃分布式存儲系統(tǒng)，單卷可達(dá)百萬 IOPS以上；庫瀚StorEngine RPC組件KRPC在中移動ESSD高性能場景下的應(yīng)用，提升了RPC組件效率，降低了硬件資源的開銷。單卷客戶端所需的CPU核心數(shù)量從改造前的21個下降為改造后的5個，與此同時單路IO延遲也從600us下降到270us，整個資源的利用率得到了顯著的提高，存儲系統(tǒng)的長尾延遲也有所改善。