以数据为核心的近数据计算，「深存科技」计算存储处理芯片及解决方案加速有所突破数据中心算力瓶颈

AWS、Facebook、微软Azure等大DF图表中所心，以及DELL/EMC、HPE、IBM等世界性厂商的小众路由器。

基于丰富的产业化落地充分，深存新能源通过与客户展开深入注意到和沟通，需要快速将客户的创新期望转换成产品线来落地，沿着有约图表计算出来的最主要趋势不断深耕布局和侧重。

具体内容到产品线规划上，面对动辄几十TB到PB级的图表中所心图表河存储设备端口，深存新能源届时将在2022年第四季度问世第一款正式原计划量产车的大算力CSP产品线，将薄弱算力和图表存储设备系统会展开浅层适配，适配面向图表中所心的非常高精度产品线线，无关网络服务出来，视频流媒体服务、工业互联网等侧重布景。同时，该公司在智能研发侧重已拓展了最主要合作关系，接下来将进入具体内容的合作与落地先决条件。

随着产品线的量产车及落地推进，该公司也将快速搭建零售商销售制作团队，同时一举成名续大生产能力扩张研制出人员，以非常好地在产品线开发上投入大量的等待时间和精力。

02、计算出来以图表为当前，率先与AMD呈现出合作关系体系

其实，随着有约年来服务业侧重对笔记本电脑算力、能效等精度要求愈发非常高，传统意义的冯·诺依曼驱动程式作为典DF的以CPU为中所心的结构，其计算出来和存储设备分离的内部设计导致“存储设备墙”疑虑愈发相对来说。为了解决这一疑虑，最初不少游戏内可选择采用存算相相结合的方式为解决，包括存内计算出来、有约存计算出来等技术切线。

袁静丰认为，存内计算出来非常多在在微观侧重展开驱动程式的建模，例如在存储设备器中所调动建模来解决AI侧重的参数及向量载运的期望，来得基于ASIC或GPU的内部设计，存内计算出来在效能方面有非常好的进一步提高。

同时，存内计算出来面临的非常多是存储设备器内部设计和研发的挑战，“这不是一家小该公司或初创该公司需要主导和高度集中的，往往需要厂商乃至整个产业链的参与来透过完整的支持。”他说。

来得之下，通过CSP笔记本电脑构建的有约图表计算出来非常多在在宏观驱动程式和笔记本电脑内部设计侧重展开创新和建模。例如在图表中所心，侧重往往要面临大量原始图表的载运，需要从存储设备端口通过网络往计算出来端口展开载运，就像一台计算出来机，但是非常为适合于和庞大。

非常高带宽和更高频的侧重与庞大图表期望，呈现出非常大的引力将计算出来资源拉有约图表

在袁静丰看来，将会图表中所心将面临大量的图表上升，来得同样大家注意的庞大图表容量和通量，它将非常强调响应等待时间，对图表的实时性要求愈发非常高，也就是快图表期望。这就使得图表周围呈现出非常大的引力，促使计算出来资源向图表靠有约，以图表为当前的计算出来（Data Centric Computing）带入一举成名基于GPU的计算出来非常快，DPU/IPU的网络非常快之后的最主要趋势，围绕图表河一触即发图表非常快和算力调动的计算出来存储设备将是将会大众的主要工作。

2022年5月，路由器厂商戴尔坚称以图表为当前的计算出来存储设备是将会最主要趋势

因此，服务业除了增加算力和网络带宽投入，非常要思考如何进一步提高图表中所心的存储设备和图表处理效能的疑虑。“用服务业称得上的观点来说，降更高计算出来效能的关键就是降更高载运效能，载运计算出来能力会比载运图表非常有效。”袁静丰说。

这也是深存新能源可选择用有约图表计算出来驱动程式来解决存储设备和计算出来流血冲突的关键所在。通过将CSP和存储设备端口相相结合，达到以图表为当前的有约图表计算出来需要，需要在减少原始图表的更高效载运为基础，构建更高频、非常高精准、快速反应的效果，同时让AI算力在图表最有约的区域内发挥效能。

总的来看，深存新能源的CSP可透过薄弱的图表非常快能力、非常高效的I/O处理能力，以及薄弱AI算力，让侧重缩短图表载运切线，降更高计算出来效能，构建更高延迟、非常高精准、非常高通量。与其他CSD计算出来存储设备该公司来得，深存新能源采用了CSP+存储设备端口的调动方式为，CSP可独立工作，可调动有约图表的大算力侧重和通用化的多元布景。

“我们最大的差异化在于将算力认真到了极致，将非常快能力和AI算力适配在CSP中所，放到存储设备端口附有约来完成以图表为当前计算出来和非常快的需要。”袁静丰谈道，不管是在开发成本效能、通用性，还是立体化算力方面，深存新能源的笔记本电脑产品线均已有约头部游戏内的升级版线。

迄今为止，深存新能源已得到一些业内知名该公司的认可，与AMD呈现出合作关系联系，这一合作是国外图表中所心存储设备与算力融合侧重的首例。与此同时，该公司快要带入世界性网络存储设备工业协会的技术工作组新标准的委员会团体，将会将和其他小众该公司协力参与服务业技术新标准的草拟。

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