Computational Storage: Speicher ist nicht gleich Speicher

«Reduziert die Verarbeitungszeit um über 50 Prozent, den Energieverbrauch um bis zu 70 Prozent und die CPU-Auslastung um bis zu 97% im Vergleich zu herkömmlichen SSD-Laufwerken.» 

Das heisst es auf der Samsung Website. Das Unternehmen hat kürzlich eine Smart SSD der zweiten Generation auf den Markt gebracht. Smart SSDs werden von Speicherspezialisten seit Jahren diskutiert. Jetzt entwickelt sich die Diskussion zum Trend.

Das neue SSD ist als Computational Storage Device (CSD) klassifiziert,
was bedeutet, dass es die Datenverarbeitung an Bord übernimmt
und dadurch Engpässe minimiert, die durch die Notwendigkeit entstehen,
Daten zwischen Speicher und CPU, GPU und RAM zu übertragen.  Bild Samsung

Computational Storage heisst die Idee, die ganz konkrete Produkte und Konzepte hervorgebracht hat nicht nur von Samsung. Dazu gehören die DPUs (Data Processing Units) von Nvidia und die IPUs (Infrastructure Processing Units) von Intel, die darauf abzielen, die Speicher Workloads von den Server-CPUs in den Rechenzentren zu übernehmen. Auch der  Telekomkonzern und Speicherspezialist Huawei entwickelt ein derartiges Speicherkonzept. Dabei gehe es um den «Aufbau einer datenzentrierten, vertrauenswürdigen Speichergrundlage für verschiedenste Anwendungen», wie am 2022 Innovative Data Infrastructure Forum dargelegt wurde. Deshalb werde das Unternehmen der Entwicklung von entkoppelten Speicher-Rechner-Architekturen und der Beschleunigung von Datenanwendungen Priorität einräumen.

Datenverarbeitung und Speicherung sind in Rechenzentren getrennt. Langsam setzt sich aber die Idee durch, dass es ineffizient und aufwendig ist, wenn Daten vom Speicher zu den CPUs hin- und hergeschoben werden, wo sie verarbeitet werden können. Warum sollten die Daten nicht dort verarbeitet werden, wo sie gespeichert sind, um die Latenzzeiten, den Stromverbrauch und die Kosten zu reduzieren, die mit dem Hin- und Herbewegen der Daten verbunden sind? Da die Datenmengen immer grösser werden, wird diese Frage immer wichtiger.

Auf der Webseite der Speicherindustrie-Vereinigung (SNIA) heisst es zum Thema Computational Storage:

"Computational-Storage-Lösungen zielen in der Regel auf Anwendungen ab, bei denen die Nachfrage nach der Verarbeitung ständig wachsender Speicherarbeitslasten die traditionellen Server-Architekturen übersteigt. Zu diesen Anwendungen gehören künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Content Delivery, Datenbanken, maschinelles Lernen (ML) und viele andere, die branchenweit eingesetzt werden."

Die genannten Bereiche weisen allesamt ein grosses Wachstum auf – was wiederum verheissend ist für computational Storage. Die Entwicklung steht aber erst am Anfang – es müssen bei vielen Unternehmen und in Datacenters noch einige Strukturen geändert werden, bevor der Durchbruch gelingt.