他谈道，存储及数据服务器在过去很长的时间里一直处于“被动”状态，仅仅注重容量和读写服务，而深存科技希望将它改变成一个具有数据认知、结果产出能力的“自动驾驶”系统，形成以数据为核心的计算，成为智能化的数据湖，面向未来数据繁重的应用需求，包括数据中心、流媒体、自动驾驶等领域。

数据处理能力的需求已经远远超过算力的增长

深存科技成立于2020年11月，是国内首家近数据大算力CSP芯片及解决方案提供商，聚焦以数据为核心的计算目标（Data Centric Computing），研发与存储系统紧密结合的计算存储处理器/数据处理芯片（CSP），能够为下一代数据中心、5G边缘计算、云计算等数据繁重的应用场景提供核心组件，满足低延时、高精准的要求，解决“大数据”和“快数据”并存的难题。

2022年5月，服务器厂商戴尔表示以数据为核心的计算存储是未来重要趋势

作者｜韦世玮

截至目前，包括三星、西部数据、海力士等主流存储厂商，以及英伟达、AMD、Intel、戴尔等主流计算企业共51家公司已加入SNIA技术工作委员会。

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在创新计算架构上，国际存储网络工业协会（SNIA）早在2018年11月成立计算存储技术工作组，集合业界主流的计算和存储企业，共同探讨数据核心计算的技术与应用，制定相关标准。其中定义了三种计算存储技术路径：

高带宽和低延时的应用与庞大数据需求，形成巨大的引力将计算资源拉近数据

“我们的主要目标是做改变数据层面和存储端算力架构的探索，为未来以数据为核心计算的技术方案做更多革新。”袁静丰说。

袁静丰认为，存内计算更多是从微观层面进行架构的优化，例如在存储器中部署神经网络来解决AI层面的参数及向量搬运的需求，相比基于ASIC或GPU的设计，存内计算在效率方面有更好的提升。

随着产品的量产及落地推进，公司也将快速搭建市场销售团队，同时继续大规模扩展研发人员，以更好地在产品开发上投入大量的时间和精力。

大数据时代下，愈发繁重的数据量和数据处理需求正在给各行各业带来巨大挑战。据惠普在其发布的研究报告中预测，至2025年需要被分析和认知的数据将增长100倍以上。

“我们最大的差异化在于将算力做到了极致，将加速能力和AI算力整合在CSP中，放到存储节点附近来完成以数据为核心计算和加速的目标。”袁静丰谈道，不管是在成本效率、通用性，还是综合算力方面，深存科技的芯片产品均已超过头部玩家的同类产品。

目前，深存科技已得到一些业内知名公司的认可，与AMD形成合作伙伴关系，这一合作是国内数据中心存储与算力融合领域的首例。与此同时，公司即将成为全球网络存储工业协会的技术工作组标准委员会成员，未来将和其他主流公司共同参与行业技术标准的制定。

实际上，除了国际巨头在计算存储计算领域有所布局，国内深存科技亦是这一赛道中不可小觑的创企玩家之一。

深存科技创始人&CEO袁静丰告诉36氪，公司的主要出发点是从第一性原理出发，把算力部署到离数据更近的地方，以数据为核心展开计算。“搬运计算资源比搬运数据更容易，效率也更高，在未来数据中心领域将会产生巨大的数据盈利。”他说。

文章来源：《计算物理》 网址: http://www.jswlzz.cn/zonghexinwen/2022/0816/658.html

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