Permanenter Datenmassenspeicher mit Prozessorleistung Was ist Computational Storage?

Computational Storage ist ein Storage-Konzept oder ein Speichergerät, das Daten nicht nur permanent speichert, sondern auch über eigene Prozessorleistung verfügt und Datenverarbeitungsaufgaben ausführt. Dadurch lässt sich die Datenmenge reduzieren, die zwischen dem Storage und der CPU übertragen werden muss. Einsetzbar ist diese Art von Storage beispielsweise für die Ausführung von Datenanalysen mit niedriger Latenz.

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Computational Storage ist noch eine recht junge Art von Storage-Architektur oder Speichergerät. Es handelt sich um einen permanenten Datenmassenspeicher, der in der Lage ist, auch Datenverarbeitungsaufgaben auszuführen. Er verfügt über eigene Rechenleistung (Prozessorleistung). Die Datenverarbeitungsleistung eines Rechners lässt sich mit dieser Art von Storage verbessern. Datenverarbeitungsengpässe werden reduziert, da bestimmte Aufgaben direkt im Storage ausführbar sind und weniger Daten übertragen werden müssen. Die CPU sendet nur noch Datenverarbeitungsbefehle an das Speichergerät und erhält direkt die gewünschten Ergebnisse zurück oder veranlasst durch das Senden der Befehle die Datenspeicherung in der gewünschten Form.

Beispiele für solche Datenverarbeitungsbefehle sind das Suchen, Filtern, Addieren oder das Komprimieren von Daten. Typische Anwendungsbereiche dieser Storage-Geräte sind die Analyse von Daten in Echtzeit und Big-Data- oder KI-Anwendungen. Im Memory-Umfeld existiert mit dem Processing in Memory (PIM) ein ähnliches Konzept. Es ist jedoch nicht für permanenten Massenspeicher (Storage), sondern für flüchtigen Arbeitsspeicher (Memory oder RAM) vorgesehen.

Aufbau und Funktionsprinzip des Computational Storages

Storage mit eigenen Datenverarbeitungsfähigkeiten besteht aus einem Standard-Permanentspeichergerät wie einem Solid State Drive (SSD), das neben den Speicherzellen zur permanenten Speicherung der Daten über einen oder mehrere Prozessoren, Controller und Pufferspeicher (RAM) verfügt. Mit dem eigenen Prozessor, Arbeitsspeicher und Controller ist das Gerät in der Lage, erhaltene Datenverarbeitungsbefehle auf die zu speichernden oder zu lesenden Daten anzuwenden.

Typische Befehle sind das Suchen, das Filtern, das Anwenden von Rechenoperationen oder das Komprimieren von Daten. Selbst Aufgaben im Umfeld der Künstlichen Intelligenz oder des Maschinellen Lernens lassen sich bei entsprechender Prozessorausstattung des Storage auf dem integrierten Rechenwerk erledigen. Die Intelligenz eines Computational Storages kann beispielsweise in Form eines System-on-Chip (SoC), eines Field Programmable Gate Arrays (FPGA) oder mithilfe konkreter Einzelkomponenten realisiert sein.

Vorteile des Computational Storages

Vorteile eines Computational Storages sind:

• Reduktion der zwischen Storage und Rechner zu übertragenden Datenmenge,

• Reduktion der Latenzzeiten und echtzeitfähige Anwendungsmöglichkeiten,

• Reduktion von Input/Output-Engpässen und Verbesserung der Gesamtperformance des Systems durch Entlastung von Haupt-CPU und Speicherarchitektur,

• Möglichkeit der parallelen Datenverarbeitung,

• höhere Effizienz und Leistung der Gesamtarchitektur.

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