计算存储

计算存储解决方案通过增强功能来减少数据移动并优化性能和效率，从而增强了传统存储子系统。利用FPGA的Speedster7t系列，您可以创建解决方案以在存储上执行强大的数据平面服务，例如索引，搜索甚至使用AI / ML算法分析数据。您还可以提供更多传统的存储数据平面服务，例如加密，压缩和重复数据删除。

计算存储利用Speedster7t FPGA的能力将大量数据移入，移入和移出芯片，以及FPGA架构的大量计算吞吐量。这可以大大提高系统性能，并节省在数据中心周围的移动数据。Speedster7t FPGA系列针对高带宽工作负载进行了优化，消除了传统FPGA的性能瓶颈。 Speedster7t FPGA以台积电的7nm FinFET工艺为基础，具有革命性的新型2D片上网络（NoC），一系列针对高带宽和人工智能/机器学习（AI / ML）工作负载进行了优化的新型机器学习处理器（MLP）。 ，高带宽GDDR6接口，400G以太网和PCI Express Gen5端口-相互连接以提供ASIC级带宽性能，同时保留FPGA的完整可编程性。

Speedster7t解决方案

借助Speedster7t，有许多连接选项可利用高速SerDes的许多通道以及PCIe Gen5控制器。一个PCIe控制器可以连接到主机服务器，而另一个PCIe控制器可以连接到NVMe解决方案的闪存。该芯片还支持NVMeOF解决方案的400G以太网。

同时使用PCIe和以太网可以创建计算存储解决方案，其中存储设备可以与自己的网络协作以分配数据和计算以实现最佳性能。这允许从主机服务器上卸载更多的复杂性和优化。

Speedster7t FPGA最多具有8个GDDR6控制器，它们可提供超过4 Tbps的DRAM带宽，从而支持高性能缓存解决方案和用于重复数据删除等服务的高性能表。 DRAM带宽可以帮助存储解决方案跟上PCIe Gen5和400G以太网的高带宽，并具有可以匹配这些下一代接口的峰值带宽的缓冲区。

可重新配置的结构非常适合用于计算存储的数据平面优化，并随着解决方案的发展在现场支持更新算法。新型Speedster7t NoC提供了在芯片周围和在结构中进出数据的能力，从而可以满足计算存储解决方案对高带宽的需求。此外，Speedster7t FPGA中提供的高吞吐量加密/解密IP允许在不牺牲性能的情况下构建安全的解决方案。 Speedster7t MLP和可重新配置的结构使计算存储应用程序能够加速当今和未来系统中的机器学习。