克雷西 發自 凹非寺
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“在AI時代，我們必須全面提升先進存力。”
這就是平頭哥半導體產品總監周冠鋒，在中國儲存界的盛會MemoryS 2025儲存峰會上給出的關於AI存力發展的號召。
要知道，相比於各種形態的算力設施，儲存裝置在AI基礎設施當中受到的關注是相對較少的——
顯然，人們從未滿足於算力的發展水平，但在聚光燈效應之下，存力發展更加不充分的現狀卻沒有得到充分重視。
實際上，如果把AI算力比作水力發電，那麼儲存就像水庫，同樣會對AI等各種大規模資料應用形成制約。
2018年成立的平頭哥，憑藉自研的SSD主控晶片鎮嶽510，已經成為儲存設施建設的重要力量。
在這屆峰會上，AI存力的發展建設成為了重要議題，在諸多與會者面前，平頭哥展示出了AI存力的鎮嶽510方案。
不讓儲存拖AI的後腿
上線一年多的鎮嶽510，帶來了商業化落地的新進展——
鎮嶽510已在阿里雲的EBS規模化上線，大幅提升了整體系統的IOPS和吞吐頻寬，更大幅最佳化IO延遲，相當於在同等資源條件下，幫助阿里雲EBS客戶承載更多訪問量，間接實現降本增效。
更重要的是，鎮嶽510也讓跑在阿里雲EBS業務上的客戶應用獲得了更快的響應，從而贏得了更好的使用者體驗。
雲計算場景之外，平頭哥也為SSD整盤廠商提供了新的選擇。
例如憶恆創源的PBlaze7 7A40系列SSD產品，就基於鎮嶽510打造，成為業界首款具有100萬IOPS的4K隨機寫效能的企業級SSD產品；
得瑞領新剛剛釋出的旗下首款PCIe 5.0高效能企業級NVMe SSD D8436/D8456系列，也利用鎮嶽510，相比上一代PCIe4.0產品實現了70%效能功耗比的提升。
高IO吞吐、高傳輸頻寬、低IO延時……一系列特性都瞄準了存力發展不足給AI帶來的制約。
那麼，SSD對於AI應用來說都起到了什麼樣的關鍵作用呢？
運算、傳輸、儲存……馮·諾依曼的計算機設計思想將AI基礎設施的運轉劃分出了多個流程，既相對獨立，各個環節之間又彼此關聯。
就以大模型為例，其訓練過程中的GPU的利用率，直接受限於資料的供給速度。並且由於SSD的I/O延遲（50-100 μs）遠高於DRAM延遲（50-100 ns），資料從儲存到記憶體的傳輸，正是大模型訓練資料供給速度的瓶頸。
到了推理階段，很多行業大模型需要在極短時間內進行實施決策，也需要更高的資料訪問速度和更低的資料時延。
此外，在AI大模型的訓練和部署中會間歇性的大量寫入Checkpoint檢查點環節，儲存裝置需要具備所需的高寫入吞吐量。
反過來看，在算力一定的情況下，提高儲存裝置的資料供給速度，就能拉高單位算力的利用效率，節省出算力時間。
上個月的DeepSeek開源週中，DeepSeek在最後一天開源了3FS檔案系統，就是一個有效例證。3FS的目標就是把SSD的頻寬利用率提升到極致，從而降低模型的訓練總成本。
這還是在儲存能力本身沒有提高情況下的結果，如果儲存裝置自身的能力得到提升，那麼對AI訓練的降本增效更加有所裨益。並且相比於堆更多算力，對存力地提升也是一種更加經濟的選擇。
所以，周冠鋒認為，DeepSeek的3FS，一方面在刺激著AI從業者將儲存設施升級到效能更高的PCIe 5.0介面裝置，另一方面也在激勵做存力的廠商進一步提高其產品的效能。
也就是說，DeepSeek將作為催化劑，同時從需求和供給兩側，推動改善存力裝置相對於算力發展的不足。更為有利的是，DeepSeek這個“催化劑”帶來的這波新機遇，剛好貼合了SSD行業固有的演進節奏。
周冠鋒介紹，結合SSD行業固有的節奏，以及伺服器、CPU他們的演進節奏，2025年會是PCIe 5伺服器的大規模上線的崛起之年。這樣的節奏，剛好匹配了基於鎮嶽510的SSD大規模上線的節奏。
實際上，SSD是一個長週期行業，鎮嶽510早在2021年開始立項，當時就定下了PCIe 5的介面方案，讓鎮嶽510在產品上市之後剛好匹配市場需求。這對從業者的前瞻性視野和對行業規律的精準把握，無疑都具有極高的要求。
而現在，鎮嶽510在阿里雲EBS的上線，以及合作伙伴整盤產品的推出，已經證明了平頭哥的這個選擇，給鎮嶽510帶來了成功。
當然，如果說前瞻性的視野為平頭哥找到了成功的方向，那麼還需要有足夠的驅動力，才能走向成功。
這個驅動力，無疑就是技術。
儲存主控的“六邊形戰士”
在鎮嶽510的研發過程中，平頭哥進行了晶片架構和演算法的全面創新。
鎮嶽510採用平頭哥自研緊耦合晶片架構，能夠適應AI等高效能應用場景。
它可以對SSD任務進行高度抽象，將表項管理、佇列管理、Buffer管理等可固化任務硬化為加速運算元，以提升效能，地址分配、錯誤處理等FTL關鍵任務則運行於CPU，以保持靈活性。
鎮嶽510每秒可處理高達340萬次IO，相當於1萬塊高效能機械硬碟（HDD）的效能總和，資料頻寬達到了14GByte/s。
同時鎮嶽510還支援最新的PCle 5.0主機介面以及DDR5.0記憶體介面，進一步提升了晶片的資料吞吐速率。
延時上，鎮嶽510實現了4μs的超低時延，比業界主流降低30%以上；在阿里雲EBS上的實測結果也表明，鎮嶽510將讀寫混合99.99%長尾延時降低了92%。
這得益於平頭哥創新的IO自動化處理機制，將前端IO的解析與處理交由專用硬體模組自動完成，也得益於晶片的實現了IO/SYS/GC全鏈路隔離，極大地降低這些任務之間的相互干擾。
此外，平頭哥也提前預見AI的發展會對IO模型帶來的差異，採取了靈活性的設計，使得一年多之後的今天仍然能夠適配已經今非昔比的AI場景，讓AI發展不再受制於先進存力的短缺。
在準確率上，鎮嶽510實現了低至10^-18的UBER（不可修復的錯誤位元率），相當於每讀取百億億筆資料，才可能有一筆資料糾錯失敗，比業內標杆領先了一個數量級。
因為在演算法層面，鎮嶽510採用了平頭哥自研的高效能LDPC（奇偶校驗碼）糾錯演算法，編碼效率逼近夏農極限，同時還利用TappingSet消除演算法，消除工作過程中產生的譯碼環，從而將ErrorFloor降低一個數量級。
平頭哥還自研了快閃記憶體電壓預測演算法，採取拋物線擬合方式，在各種快閃記憶體的不同工況、壽命、溫度等條件下，準確預測快閃記憶體電壓漂移，進一步降低LDPC解碼器的輸入誤位元速率。
另外，鎮嶽510也更加節能，每瓦功耗可提供42萬筆的IO訪問。
以一個部署了10萬塊SSD的資料中心為例，相比目前主流的PCIe 4.0 SSD，鎮嶽510在相同的效能下，僅主控晶片即每年節省260萬度電，相當於2.6萬塊100度汽車電池的總能量。並且，選擇更加節能的儲存晶片，不僅是出於電力成本或環境保護。
算力裝置進步的同時，功耗和發熱也大幅增加，在算力設別擁有絕對話語權的背景之下，有限的散熱能力也會被優先分配給算力裝置，使得存力裝置不得不在功耗上做出升級。
劈開行業應用的存力枷鎖
平頭哥擁有更多基礎設施、應用場景，可透過阿里雲業務對其產品進行實際驗證。在驗證取得成功之後，平頭哥也希望推動存力生態建設，拓展行業合作，將先進存力帶到更多應用場景。
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比如在金融行業，一個微小的錯誤就有可能帶來不可挽回的損失，因而可靠、安全是最重要的指標；
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在智慧電力排程當中，需要根據情況進行即時決策研判，低延時就成了最關鍵的考量；
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還有在搜尋行業，併發量大又成了一個典型特徵，給IOPS帶來了更大的需求；
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除此之外，在不同行業間，甚至行業內部，對成本的把控同樣是要考慮的問題……
所以，平頭哥把鎮嶽510做成了集容量、時延、成本、能效、可靠和帶寬於一體的“六邊形戰士”，在硬體上對每個行業的不同需求都能夠提供保障。
結合鎮嶽510的靈活性設計，就可以再根據行業特點，透過不同的韌體軟體對行業看中的最關鍵因素進行專門化增強，從而遊刃有餘地走向千行百業。
總之，平頭哥憑藉著全面的技術和演算法創新，突破了各行各業先進存力發展的瓶頸，未來將全面加速創新。
不難看出，平頭哥在先進存力上，展現出了十足的野望——
劈開行業應用的存力枷鎖，將先進存力推向百業千行。
時間上，平頭哥趕上了儲存裝置迭代與AI在千行百業的廣泛落地的雙重機遇；資源方面，平頭哥的阿里背景也給其提供了堅實的保障；
再看平頭哥自身，也對存力發展的規律有著全面的把握和前瞻性的眼光，並同時在軟硬體上不斷創新；天時地利人和之下，平頭哥立志要成為這一波存力裝置升級換代潮當中的引領者。
低調的平頭哥，這次註定要高調地將先進存力SSD這塊短板補上。
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