Marvell的人工智能SSD控制器架构解决方案：能够提高应用性能，同时降低总体拥有成本
方案展示了机器学习技术在ssd和存储加速器应用中的显著优势，能够提高数据中心、边缘网络和端点等领域的应用性能，同时降低总体拥有成本
marvell在闪存峰会（flash memory summit）上展示了如何在面向数据中心和客户端ssd控制器系列产品上整合nvidia的深度学习加速器（nvdla）技术，为广泛的行业提供人工智能（ai）功能。
marvell的ai ssd控制器概念验证架构解决方案将突显机器学习如何以最小的网络带宽和无主机cpu处理来帮助具体应用加速，从而显著降低总体拥有成本。该架构有望在云和边缘网络数据中心、汽车、工业、通信网络、环境监测、银行和客户等领域开辟存储ssd解决方案的新时代。
大数据分析系统必须经过处理大量信息才能得出重要的结论，这种处理需要对元数据（metadata）进行标记才能高效地运行。存储解决方案必须变得更加智能，才能在存储端点生成此类元数据并帮助优化整体效率，同时提高用户体验和企业生产效率。
通过在ssd控制器中整合nvdla，marvell正在把深度学习推理引入ssd，进而能够提高效率，降低功耗，最大限度地提高可扩展性，并优化资源分配；还能够在减少硬件投资和运营支出的情况下做到完全支持大规模的数据集（dataset）应用。该解决方案的可扩展性还将允许企业和云服务提供商利用ai技术为其产品组合添加更多特性和功能。这种可编程架构将使ai模型能够快速更新，以便在新的应用出现时能够及时满足要求。
marvell公司ssd和数据中心存储解决方案副总裁nigel alvares介绍说：“随着越来越多的数据在边缘网络和端点产生，新开发的端到端架构解决方案需要提高整体生产效率，同时满足应用的响应时间和总交付成本等关键要求，这一点非常重要。我们的ai ssd控制器概念验证架构解决方案利用nvidia的nvdla技术，为客户和生态系统合作伙伴提供了一个框架，用于合作和开发下一代ssd和客户端到云端基础架构解决方案，以实现并支持面向未来的应用。”
marvell公司技术与架构副总裁noam mizrahi补充道：“只有访问数据，才可以对大数据进行分析。系统需要能够分析大量不同类型和来自不同位置的数据，而正确生成代表所有这些数据的元数据是高效处理的关键。在存储设备上运行的ai技术可用于高效地生成这些元数据，并使其准备好用于更高处理层的进一步分析。我们先进的ai ssd控制器概念验证解决方案为更高效地利用现有系统资源设定了新的范例，从而能够为各种机器学习任务提供可扩展、经济高效的数据存储。”
nvidia自动设备部（autonomous machines at nvidia）副总裁兼总经理deepu talla表示：“nvidia和marvell拥有共同的目标，即让ai技术能够更易于被市场采用，并创建令人兴奋的基于ai的新解决方案。我们的开放式nvdla架构基于先进的xavier技术，通过为合作伙伴提供最高级的深度学习功能来实现上述目标。”
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通过在ssd控制器中整合nvdla，marvell正在把深度学习推理引入ssd，进而能够提高效率，降低功耗，最大限度地提高可扩展性，并优化资源分配；还能够在减少硬件投资和运营支出的情况下做到完全支持大规模的数据集（dataset）应用。该解决方案的可扩展性还将允许企业和云服务提供商利用ai技术为其产品组合添加更多特性和功能。这种可编程架构将使ai模型能够快速更新，以便在新的应用出现时能够及时满足要求。
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marvell公司技术与架构副总裁noam mizrahi补充道：“只有访问数据，才可以对大数据进行分析。系统需要能够分析大量不同类型和来自不同位置的数据，而正确生成代表所有这些数据的元数据是高效处理的关键。在存储设备上运行的ai技术可用于高效地生成这些元数据，并使其准备好用于更高处理层的进一步分析。我们先进的ai ssd控制器概念验证解决方案为更高效地利用现有系统资源设定了新的范例，从而能够为各种机器学习任务提供可扩展、经济高效的数据存储。”
nvidia自动设备部（autonomous machines at nvidia）副总裁兼总经理deepu talla表示：“nvidia和marvell拥有共同的目标，即让ai技术能够更易于被市场采用，并创建令人兴奋的基于ai的新解决方案。我们的开放式nvdla架构基于先进的xavier技术，通过为合作伙伴提供最高级的深度学习功能来实现上述目标。”
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