DPU600是DapuStor（大普微）在業(yè)內首創(chuàng)的智能存儲SoC，基于最新的12nm FinFET工藝，可作為SSD主控提供業(yè)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作為存算一體化固態(tài)硬盤（PIS-SSD），并討論了相關架構和實現技術。本期小編將進一步討論計算存儲的功能，這是小編又付出N個雞腿后，從研發(fā)小伙伴們手里“炸”出來的干貨。

同樣地，小編需要先重復一下背景：

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(tài)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(tài)硬盤內進行計算處理，也經常稱之為“近存儲計算”，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）。

讀者或許想說：這些上次說過了？

小編……，打Patch：雖然DPU600內置了PIS模塊，但是需求永遠是在變化和前進的（研發(fā)小伙伴最頭痛的需求的快速變化），那么DPU600 如何應對？特別是特定計算要求的情況下，如何快速而靈活地滿足需求？

首先說說現有的技術，如圖1，是一種計算靠近存儲的最通用方法：專用加速卡（計算模塊）和存儲都放置在PCIe總線，Host控制數據流在PCIe總線流動。顯然，此種方式對IO（PCIe，RAM）的占用是非常的高。

圖1

有瓶頸就有新的方案產生，業(yè)界有團隊開始研發(fā)新的方案，如圖2，即P2P Connection方案（此P2P不是坑各位錢的網絡金融，類似各位下載用過的P2P，Peer2Peer），通過PCIe Bus，加速卡和存儲器之間直接傳輸數據，以此Off Loading CPU和RAM的負載。

圖2

說到這里，大家想到了DPU600肯定有什么東東，可以在此類應用需求上發(fā)揮作用？沒錯，DapuStor正在探索在DPU600上實現一種存儲計算一體的固態(tài)硬盤（SSD）。

圖3

先看一下，我們的設計基于如圖3，相對于圖1，2，其思路是：將所有運算放置在固態(tài)硬盤（SSD），其中為了彌補控制器本身計算能力擴展性有限的弱點，引入了加速器設計，并集成到一個PCB內。這樣，可以進一步減輕負載（Offloading）到存儲器（固態(tài)硬盤）內，相對于P2P方案，將計算加速器放置在SSD內（主機視角），從而不走主機上PCIe Bus。

為何如此設計？

1. 由于DPU600具有雙PCIe模塊，可以同時滿足和主機通信（PCIe/NVMe），以及和加速器通信（PCIe/DPU-LINK），即滿足數據的存儲和計算兩種通路需求，一個接口用于數據存儲，另一個接口用于數據計算。其中運用DPU600中專門設計的DPU-LINK技術，減低傳輸延時，提升性能。

2. 由于DapuStor在存儲計算深耕多年，形成了諸多存儲計算的IP，可以應用到加速器（FPGA）里面。根據各自不同特性系統(tǒng)的需求，可以配置不同算法模塊。

如圖4，是我們設計的框架圖：上半部分和普通的固態(tài)硬盤基本一致，下半部分是加速器的部分，目前是以FPGA為主體，其中由于計算的需求，可單獨設置DRAM。但對主機而言保持一個接口，當然為了兼容性考慮，也備份了加速器的PCIe接口，便于擴展主機和加速器之間的通信。

圖4

大家可能比較興趣的技術點： DPU600和FPGA的內部設計。受限于小編手里雞腿有限，只能“炸”到基本模塊框架圖，如圖5。上圖是DPU600內部相關模塊構成，下圖是FPGA相關模塊構成。

圖5

小編根據模塊框圖，這里把關鍵模塊進行探討一下：

1. DPU600存儲系統(tǒng)，包括

PCIe Controller/PHY和NVMe Controller，應用于前端模塊（FE）和主機通信協議棧，命令數據收發(fā)的硬件處理。

NAND Flash Controller/PHY，應用于后端模塊（BE）閃存數據讀寫和相關閃存命令的硬件處理；

DDR Controller/PHY外連DRAM設備，應用于數據緩存。

CPU系統(tǒng)，包含MMU，CCI等典型應用處理器的功能模塊，用于運行固件和Linux 操作系統(tǒng)；

其中和計算相關模塊：

LSTM，是基于神經網絡算法的計算模塊，可以用于預測IO趨勢，優(yōu)化SSD性能。

DPU-LINK，是基于PCIe特性的硬件Buffer傳輸管理模塊，用于優(yōu)化PCIe數據傳輸管理，減少數據傳輸延時。

2.FPGA加速器計算系統(tǒng)，包括：

ADA（數據分析處理），用硬件實現數據的預分析和處理，包括但不限于：

ASCII數據轉換（dconv）功能

正則匹配字符串查找（grep）功能

預排序處理（sort）功能

LSTM，是基于神經網絡算法的計算模塊，是DPU600內LSTM的強化版本。

PU， 是數據計算處理專用單元，優(yōu)化數據處理進程。

其他通用計算模塊，包括但不限于：

壓縮（Compresssion）和解壓（Decompression），

另外引入客戶IP接口，相關處理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）。

小編在這里Copy過來：一種計算應用場景，在DPU600+Accelerator的加持下，下面所述的計算需求更容易Offloading到計算存儲系統(tǒng)內。

SQL Query一種典型的數據庫應用，傳統(tǒng)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，可以把大部分查詢計算移入到存取器內（加速器內），如圖6，可以大大減少IO傳輸，是一種典型的 “近存儲計算”應用。

原文標題：SSD主控芯片， 除了做SSD還能干點啥？- III

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責任編輯：haq