面向边缘计算的高效能非易失存储关键技术研究

发布时间:2024-03-03 16:22
  随着万物互联的飞速发展,数十亿到数百亿的物联网边缘设备接入网络,产生了规模巨大的数据。面对海量的数据时,采用集中式计算、存储和传输的云计算模式面临着实时性不够、带宽不足、能耗巨大以及安全隐私等问题。通过将云端的计算存储能力下沉到网络边缘,边缘计算应运而生,旨在满足实时业务、数据优化、智能服务、安全隐私等行业需求。边缘计算拥有更小的响应时延、更低的带宽成本及更高的安全性,受到了学术界和企业界的密切关注。多家企业和组织发起成立了边缘计算联盟,通过与多家产业应用联盟深入合作,推动了边缘计算在智慧城市、在线直播、自动驾驶、智能制造等诸多领域的广泛应用。面对日益增加的数据规模以及人工智能等算力需求倍增的处理任务,相比于云计算中心的服务器集群,空间、能源受限以及存算能力有限的边缘侧面临着巨大的挑战。如何构建低功耗、高效率的边缘节点,高效实时地完成数据处理任务、实现多样化数据的存储和快速访问,是一个亟待研究的问题。非易失存储(Non-volatile Memory,NVM),相较于传统的静态随机存储及动态随机存储,拥有存储密度高、数据掉电不丢失、可扩展性好以及静态功耗低等特性。上述优良特性为边缘计算...

【文章页数】:180 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图1-1边缘计算部署图[8]??相比于擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析的云计算,边缘计??算更适合局部性、实时性、短周期的数据处理与分析[9]

图1-1边缘计算部署图[8]??相比于擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析的云计算,边缘计??算更适合局部性、实时性、短周期的数据处理与分析[9]

山东大学博士学位论文??在万物互联的背景下,作为数据消费者和大规模原始数据生产者的终端,亟??需延迟低、可靠性高以及数据安全的应用和服务。边缘计算应运而生,在毗邻数??据源头的边缘融合网络、计算、存储等资源,应对实时业务、数据优化、智能服??务、安全隐私等行业需求。如图1-1所示....


图1-2研究框架图??边缘节点的基础资源层为边缘侧运行的各种服务提供网络、计算和存储等支??撑[42]

图1-2研究框架图??边缘节点的基础资源层为边缘侧运行的各种服务提供网络、计算和存储等支??撑[42]

BM?SoC-FPGA?储系统中非的性能感知综合流程,降低关键路径延!??By3?的多级并行加密哈希函非易失片上迟??键.?非易失存储数的并行1流缓存均衡损?!??技?软硬协同的水加速寧耗算法,保|谢十基于MLC的FPGA可重!??木?料可扩展辞您想j构逻雛心,提高逻辑密丨??r....


图2-1非易失存储应用层次[48]??、

图2-1非易失存储应用层次[48]??、

存储业务所需的数据规模[46]。??相比于传统的存储器,非易失性存储器(NVM)具有诸多显著的优点:比DRAM更??加可靠,而且静态能量消耗更小;比SRAM存储器集成度提高数倍;与Flash存??储器相比,具有更高的使用寿命。如今,非易失性存储器己得到工业界包括Intel、??N....


图2-2?NVsim存储器组织模型[5°]??

图2-2?NVsim存储器组织模型[5°]??

台和带有硬件原型系统的验证平台。??仿真型验证平台主要有CACTI[53],?NVsim[5°:以及NVMain[52]等。CACTI是HP实??验室提出的存储器仿真工具,不仅支持DRAM芯片的设计,也支持NVM芯片的设??计。基于内置的存储器模型,提供NVM芯片的读写速度,面积....



本文编号:3918048

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