不知不覺，我們已經進入了ZB時代，根據IDC的統計，2018年全球創建的數據量達到了32ZB，2019年是45ZB，而2020年由于疫情的影響，大多數人都是在家中工作、學習和娛樂，因此2020年創建和復制的數據量出現了異常高的增長，該機構預計到2025年，這個數字是175ZB。

這是什么概念呢？

我們現在的手機存儲容量一般采用的是128GB，

1ZB=1024EB=1024×1024PB=1024×1024×1024TB=1024×1024×1024×1024GB，即1040GB，約1萬億GB。這是一個超級龐大的數字。

圖1：IDC預計數據將會呈現爆炸式增長。

（來源：IDC，Synopsys）

在如今的數據大爆炸時代，大部分數據并沒有被存儲下來，比如2018年創建的數據是32ZB，被存儲的數據大概是5ZB，只占產生數據的15%。這些被存儲的數據中，被真正分析，并萃取出有用信息的數據則更少。

有價值數據不到被存儲數據的3%

據IDC統計，目前在收集到的所有數據中，只有12%的數據得到了有效分析，剩下88%的數據其實是沒有被處理的。而被有效分析的12%數據中，只有1/4的數據是有意義的，也就是說，真正產生了價值的數據不到被存儲的所有數據的3%。

圖2：真正有用的數據不到存儲數據的3%。

（來源：IDC，Synopsys）

有人將如今的數據比作能源行業的石油，VPS租用，認為數據就是現代社會的動力之源，但大量的數據和其潛在價值，并沒有體現出來。人們也沒有辦法分析如此大量的數據，這是非常可惜的一件事情。

那有沒有什么辦法可以更加快速和方便地分析這些海量數據呢？目前業界最為普遍的方法就是運用圖像加速器和AI加速器，來提高分析海量數據的效率。

接口成為制約數據處理效率的瓶頸

隨著數據量的增加，數據中心需要更高的計算密度，而隨著計算密度需求的增長，我們需要具有更高效率，以及更快速的接口來處理不斷增長的數據量。

因為在數據的處理過程中，需要頻繁地與系統內存進行互動傳輸。為了讓數據處理更加有效率，幾乎所有的CPU供應商都會支持Cache-Coherent協議，該協議允許內存共享，能夠最大程度地減少數據的復制和翻譯，以提高數據處理效率。

在服務器內部和服務器之間移動數據，是導致數據延遲的主要因素，也是制約數據處理效率的一大瓶頸。因此，盡可能地減少數據移動，并在需要時為移動數據提供高帶寬、低延遲的接口，是提高云和高性能計算應用程序的性能、減少延遲和功耗的關鍵。

一般來說，延遲主要來自三個方面，一是網絡延遲，這包括在兩點之間移動數據所需要的時間，網絡延遲受數據移動距離的影響，如果所有其他條件相同的話，在臨近的兩座建筑物之間移動數據就會比跨越大洲移動數據快得多。同時，網絡延遲也受到傳輸路徑的影響，更小化網絡距離和數據經歷的網絡設備數有助于降低網絡延遲。

二是存儲延遲，這包括數據的存儲和檢索時間。此前，HDD是主要的長期數據存儲截止，且HDD的訪問時間是以毫秒計算的，但隨著SSD使用量的增加，數據訪問時間變成了以納秒為單位了，響應速度提高了10000倍。存儲器訪問時間的大幅提升，使得存儲網絡的延遲成為了存儲延遲的主要影響因素。

三是計算延遲，這是數據處理所需要的實際計算時間。計算周期和計算模塊間的數據移動（在內存和計算設備之間）全都會影響數據處理時間。要解決處理延遲問題，設計人員需要解決可用帶寬量和數據傳輸協議的速度問題。

比如，圖3顯示了兩個芯片的示例。提供應用計算處理的云服務器片上系統 (SoC) 和圖形加速器芯片。圖形加速器采用 HBM 內存，云服務器芯片采用傳統 DDR 內存。通過利用這兩個設備之間的緩存一致性接口，可以將內存匯集到我們所謂的“融合內存池”中，并且這些設備可以共享內存空間，而實際上并不需要在進程或域之間復制數據。以這種方式，可以減少實際數據的搬移時間，從而提高系統的性能和效率。

圖3：緩存一致性接口降低了計算延遲。

那么，如何才能構建這樣的“融合內存池”，讓設備之間共享內存空間呢？這就需要高性能接口IP的幫助，比如PCIe、CXL和CCIX等等。

如何選擇合適的接口類型