在高性能 SSD 设计中融入人工智能和安全

存储器内计算

随着 SSD 规模的扩大，在存储器内部处理更多任务的需求也在增长。 存储器内计算用于处理移动大量数据带来的延迟和电源问题，以及延长驱动器寿命，同时提高可靠性。过去，数据都要从存储器移动到计算设备才能进行处理。         在企业系统中，数据必须通过多个接口和协议进行传输。这不仅需要时间并且会增加延迟，而且也会耗费功率。  最后，系统的不同位置会保存多个数据副本，从而增加了内存需求并降低了数据安全性。   

为了消除上述问题，计算被转移到存储设备中。这一举措显著减少了数据移动量，减少了延迟，降低了功耗，并且提高了数据安全性（因为数据一直保留在存储器中）。另一优势在于能够优化工作的处理效果，提高吞吐量和性能。                 

存储器内计算 还 被用于提高 SSD 的可靠性和承受力。为了增加闪 存密度， 设计人员 增加了每个单元能够存储的比特数。单元中存储的比特数增加之后，单元能够承受的编程/擦除次数骤然减少。    这在 SSD 中成了大麻烦，尤其是在企业应用中，因为企业应用中的一个单元在一天之内可能会被擦除并重新编程很多次。必需设计出性能足以支持存储器内计算的存储控制器，利用智能存储器同时处理写入放大系数和存储器的编程/擦除次数，尽量提高承受力和可靠性。            

存储器中的人工智能

这种支持越来越多地通过 AI 实现。通过使用 AI，存储控制器可以根据数据的可能使用和访问方式以及 SSD 中可用的存储器类型，来确定存储数据的位置。必须经常访问和写入的数据可以存储在 DRAM 中，而较少擦除和写入的数据可以存储在各级闪存中。 

安全需求

随着 SSD 的规模和复杂性的增加，网络安全威胁的风险也在提高。SSD 可能包含敏感数据。虽然加密数据是一个很好的措施，但仅靠充分保护驱动器是不够的。 如果 SSD 中的控制器可能被黑客攻击，数据就可能会被解密和盗取。SSD 设计人员必须在存储控制器和存储器内计算的设计中规划和构建安全性。 

为了确保 SSD 没有受到入侵，需要能够在系统重置时评估其自身的完整性 SSD 确定自身安全之后，就可以调出 SSD 驱动器的其余部分并连接到网络。执行此操作的理想方式就是使用基于 SSD 中单独处理器的可信执行环境 (TEE)。TEE 提供的安全服务可在系统其余部分建立信任。将安全处理功能与其他处理活动分开，使得安全处理器能够在非常小且经过严格控制的环境中运行安全协议。  

存储用 ARC 处理器

Synopsys DesignWare ARC® 处理器在闪存控制器中获得广泛采用。  它们具有出色的处理器性能和功能，带来非常高的性能效率。他们支持实现轻松自定义，降低系统延迟和功耗，同时提供顶级代码密度。ARC EM 处理器旨在实现低功耗和小面积，消耗低至 2 uW/MHz 的功率，因而在 eMMC 控制器中获得广泛采用。ARC HS 处理器旨在实现高性能，为每个芯核提供高达 7500 DMIPS 的计算能力，并且得以广泛应用于 SSD 控制器和存储器内计算处理。