SSD主控芯片

除了做SSD還能干點啥？

DPU600是DapuStor業內首創的智能存儲SoC，基于最新的12nm FinFET工藝，可作為SSD主控提供業界領先的性能，還集成了可計算存儲平臺，用于ASIC加速的機器學習架構等。

上期講到得益于DPU600內置的應用處理器平臺，可以將DPU600作為SSD Tester的Client平臺。本期小編再說道說道，其他非傳統SSD功能-關于計算存儲的功能，這是研發小伙伴們努力后的干貨。

同樣地，小編需要先說道說道一下背景：

在大數據應用的背景下，海量的數據傳輸占用了各類總線，網絡帶寬，與此同時，固態硬盤（SSD）本身含有的CPU的算力也越來越強。為了減少大數據量的傳輸，從而衍生出各類對存儲計算一體化（PIS-Processing In Storage）的需求，即在數據端固態硬盤內進行計算處理，僅傳輸結果和部分數據，從而減少海量數據傳輸，減輕總線和網絡負載（Offloading）。一般而言，對I/O通信帶寬敏感（I/O intensive)和對數據敏感（Data-intensive)的兩類操作；而需要高效計算、對CPU計算敏感的操作則不適合Offloading到SSD中。

有人肯定想問，小編你說這么多，光有想法好像有點空泛，有沒有具體方案和應用場景？

小編必須承認：存算一體化固態硬盤（PIS-SSD）的相關架構和實現技術，目前確實相當少見被公布，畢竟在SSD領域，這里比較前沿的技術。在小編送出N個雞腿情況下，研發小伙伴還是給了一些材料，以便進行探討；

首先說說現有的技術，如圖1，存儲器端運行的是裸系統（BareMetal）-固件（Firmware），系統偏重于進行硬件支持的相關數據處理，而對應計算相關的需求，一般僅能承接部分簡單的數據計算，這主要是引入過多的數據計算，會影響存儲功能的實時處理。一般地，當有相關計算需求（主要是邊緣計算（EdgeComputing），機器學習（MachineLearning），主機通過自定義命令的形式通知SSD系統進行處理，此種方式不夠靈活，且偏重于定制化，其開發應用效率低，無法滿足更多計算應用的需求。

圖1

說到這里，大家想到了DPU600肯定有什么東東，可以在此類應用上發揮作用？沒錯，大普微正在探索在DPU600上實現一種存儲計算一體的固態硬盤。

先看一下，相對于圖1，我們的設計基于如圖2，服務器或者本地CPU成為主機（Host）系統，主機系統可以同一個系統，也可以是不同的主機系統（如本地+網絡）。同樣地，一般存儲管理和計算管理是同一系統，也可以是不同系統。主機系統不在本文談論范圍，只是為了說明相關性，主要是將服務器或者本地CPU的相關計算（存算應用程序）進一步減輕負載（Offloading）到存儲器（固態硬盤）內，同時必須減少對固件實時處理影響。故而為了使計算應用程序在存儲器內能發揮更多更靈活的作用，且不影響存儲本身功能的實時性，在存儲器（固態硬盤）系統內設計成至少兩個獨立的軟件系統，一個用于存儲數據，一個用于計算應用。

基于此這種需求，那么設計需求上：

1.由于DPU600具有雙CPU Cluster架構，可以滿足運行雙系統的需求。同樣地， DPU600有2個主機接口（PCIe），滿足數據的存儲和計算兩種通路需求，即一個主機接口用于數據存儲，另一個主機接口用于數據計算。

2.系統架構上，采用異構并行系統，包含兩個系統：實時處理系統和應用操作系統。一個CPU Cluster上運行實時處理系統，一般是固件（BareMetal Firmware），專門處理存儲事務；另一個CPU Cluster上運行計算應用系統，一般是應用操作系統，如Linux，專門處理計算應用事務。基于各自不同特性系統獨立并行運行，提高其各自對應的事務的處理效率。

圖2

為了隔離軟件系統的不同特性，軟件系統之間，通過IPC（Inter-Process Communication）機制進行通信，完成數據和信息的交互，即通過IPC傳遞IO操作。其在CPU上軟件布局如圖3，其IPC的實現包括軟件FIFO，硬件 FIFO，共享內存，硬件IPC邏輯電路等。

圖3

小編根據研發小伙伴的建議，這里把關鍵IO操作處理流程進行探討一下：

如圖4，描述了2個軟件系統的IO操作在主要模塊流向，其中

1.PIS應用系統，除了OSKernel之外, 包括：

數據計算應用層，用于進行和主機任務相關應用處理。由于基于操作系統（OS），應用層的開發具有非常高的通用性，可以脫離相關硬件特性，應用包括搜索引擎的求列表交集（List Intersection），MySQL的檢索等。數據計算中間層，處理底層驅動和應用層的銜接事務。如將數據計算任務轉化成特定的IO操作。專用驅動層，主要處理和硬件特性相關驅動處理，如IPC相關接口出來，同時負責發送或者接收特定的IO操作。

2.存儲RTOS/FW系統，是典型的存儲處理模塊系統，包括：

前端模塊（FE）負責主機通信協議棧，命令數據分發處理。數據處理模塊（DP）負責數據通路的處理，如寫（讀）緩存的管理。算法模塊（FTL）負責映射表的管理，閃存數據分布管理等。后端模塊（BE）負責閃存數據讀寫和相關閃存命令的管理。

兩個系統均有分層結構，那么兩個系統之間傳遞的IO操作，可以在底層設定的特定數據處理單元，該數據單元通過IPC系統進行傳遞。數據單元包括數據，操作信息等。對應驅動而言，派發或者讀取IO操作是把IO操作的信息寫入或者讀取到“FIFO/共享內存/硬件IPC邏輯電路”的接口，從而較好的隔離兩個系統。

圖4

存儲相關典型操作流程，除了其中計算需求的IO視作另一種FE的數據需求，其他處理方式可以通用化，即總體流程和現有技術大同小異，不再累述。整個系統設計時（指主機系統+存算系統）會將計算應用需求中分解出成適用于存算的計算應用到存算系統。當有存算系統計算需求時，主機系統將發操作任務給存儲器內的存算系統，其中相關任務包括但不限于數據搜索（Search），數據比較（Compare），數據標簽（Tag），數據索引（Index）。存算系統收到任務后，在應用系統進行任務分解，轉化為IO操作給存儲系統進行數據操作（主要是從閃存顆粒讀數據），存儲系統完成數據操作后，將數據返回給應用系統進行數據計算，完成所有任務對應的數據計算后，其中由于DPU600包含硬件PIS處理能力，故而處理時硬件PIS處理通過專用驅動完成，而軟件PIS處理則在計算應用系統的應用層程序完成。應用系統回報計算結果給主機系統，而不需要報整IO數據回給主機。

小編在這里Copy過來:一種計算應用場景，在DPU600的加持下，下面所述的計算需求更容易Offloading到存儲器內部的應用系統。

服務器一種典型的搜索應用，傳統的所有步驟步驟均是在主機計算完成。在引入存算一體化存儲器之后，可以把部分計算移入到存取器內。如圖5，“獲得倒排序表”“計算列表操作”，存儲器內完成后僅返回結果。我們的設計采用計算應用獨立系統之后，對于哪些步驟（具有應用可擴展性）移入存儲器內，可以更靈活：可以把對應步驟的程序實時在線地移植到存儲器內OS上，而不是通過更新固件才能遷入。比如步驟獲得元數據和計算相似度和排序，可以根據存儲器內CPU算力，或者存取器內系統負載程度，來決定來是否有存儲器內進行承接計算。

圖5

原文標題：SSD主控芯片，除了做SSD還能干點啥？-II

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責任編輯:haq