而当越来越多的物和设备都像一台台计算机，整个产业也从万物数字化、万物互连化、万物移动化、万物云化进入到万物智能化的新时代，这在推动整个行业技术迭代的同时，确实对数据的传输、存储、分析和利用提前出了前所未有的挑战。
在此过程中，英特尔始终站在技术与应用的最前沿，并随着环境和客户需求的变化而不断地迭代和进化，特别是创新推出的英特尔傲腾技术不仅突破了内存与存储的瓶颈，更最大化地提升了数据、存储和内存的可用性、经济性和灵活性，在加速企业数字化、智能化的转型同时，也真正让企业的数据价值得以更好地变现。
来自英特尔2020年第一季度业绩显示，该公司非易失性存储解决方案事业部（NSG）的营收为13亿美元，同比增幅高达46%，这一方面体现出了市场对英特尔在存储领域不断创新的认可，另一方面更印证了英特尔傲腾技术也正从过去的蓄势走向了爆发的新阶段。
正如英特尔公司中国区非易失性存储解决方案事业部战略业务开发总监倪锦峰所言：“英特尔一直在致力于通过不断创新来构建一个坚实的技术基石，引领整个计算和存储行业的发展，让数据可以存储更多、传输更快并处理一切，这始终是英特尔不变的初心。”
智能化时代数据新挑战
我们知道，近几年兴起的人工智能浪潮，根本原因是得益于计算力的快速发展，同时结合互联网、物联网、边缘计算带来的海量数据和深度学习、机器学习等先进算法共同催生而成，其实际应用效果和社会影响力远远超出以往。
例如，面对今年突如其来的疫情，我们就可以通过AI技术从大量的医疗终端设备以及大量的病人临床数据中，有效地提炼出更好的诊疗方案，从而加速诊疗的效率，提升诊疗的效果；此外，通过AI和大数据相关技术提升金融行业的服务的质量，加速对中小微企业的精准帮扶，从而降低疫情对整个社会经济的影响等等。
从这个角度来说，AI技术已经以可见或者不可见的方式对人们的日常生活产生着巨大的影响，但是也要看到，目前由采集、准备、训练和推理组成的人工智能数据管道（Data Pipeline）中，仍然存在着大量的挑战，这也让AI数据的管理和价值挖掘变得愈加复杂和困难，具体而言：
首先，在采集阶段，需要接收来自多个源的数据输入，不过由于数据源越来越多元化和多样性，如结构化数据、非结构化数据、互联网数据、业务数据等不断交织在一起，再加上视频、图片、文本、对话文档等不同类似的数据叠加在一起，导致数据量变得无比庞大的同时，也对存储的性能提出了新的要求。
其次，在准备阶段，即构建、清理和丰富原始数据，以便于后续训练阶段更好的使用，这是一个数据转化的过程，它的完成速度往往取决于部署在每一个计算节点的高性能DRAM数量和性能，以及与之所配套的存储方案的性能与相应的速度，而在这个阶段它对存储性能的要求更高，其对应的工作负载有顺序的读写、随机的读写，或者混合读写等。
第三，在训练阶段，是指为输出到生产阶段创建经过训练的模型，这个阶段的主要诉求是资源密集型的，它依赖于高性能的计算和存储来执行数学函数。此外，在做特定训练的过程所需要的时间，也取决于这个方案所部署的高性能内存和高性能存储的数量。
最后，在推理阶段，主要是进行模型分析和实时处理新数据，而推理的过程既可以部署在数据中心，也可以部署在边缘设备上，因此这就需要对DRAM或者内存、存储做不同的匹配，这样才能最大化的发挥人工智能的价值，检验人工智能落地的成果。
对此，倪锦峰认为，在人工智能数据管道的整个过程中，往往对存储的需求是变化多端的，最为突出的是以下三个特点：数据集的大小，差异性非常大，需要经历从最初到PB级到GB级到最后的KB级别；工作负载是千变万化的，从最初百分之百的写入，到混合读写再到后续随机的读取；同样，存储模式也需要经历不同的变化，如顺序化的数据流程写入，到后面完全随机地训练等等。 由此可见，“物理世界数字化、数字世界智能化”带来的结果就是，越来越多的海量数据正呈现出爆炸式增长，同时也对存储系统的高吞吐量和低延时的要求提出了苛刻的挑战，这也意味着在人工智能时代，存储或者说数据管理需要进行彻底的转型与变革。
突破内存与存储的瓶颈
也正是洞察到这种新的变化趋势，英特尔一直致力于建立一个以数据为中心的高效架构，使数据更接近计算并保持持久性，同时能够根据成本和功耗预算优化性能，从而获得一个最佳的平衡，由此释放人工智能的无限潜力。
基于此，英特尔在“存储金字塔”中创新的引入了傲腾技术，通过突破内存与存储的瓶颈，真正打破了AI新时代存储的新边界，使得企业能够更好的释放数据的潜能，让企业在AI新时代形成新的竞争优势，可以说创新的价值意义重大。
倪锦峰表示，“存储金字塔”中每个层级的成本、性能、延时的指标都有量级的差异，而英特尔傲腾技术的创新之处在于，它能够让更多的数据保留在内存中（作为内存的拓展或者一部分替换），或者相比于NAND的更高速存储中，从而更加靠近CPU，实现更好的效率；而英特尔3D QLC NAND则能够使得数据在更多固态盘中存储，由此提升整体的存储性能。
事实上，英特特尔傲腾技术能够有这样“独一无二”的魔力，背后其实离不开其四大创新之处，包括采用革命性材料，是数十年来最显著的内存和存储的进步；强大的就地写入能力，可按需设置或重置数据，而无需擦除介质；支持位寻址，让每个存储单元都可以单独寻址；具备低延迟特性，能够共同提供极快的介质等，由此可以带来几个方面的优势：
一是，英特尔傲腾技术具有超高寿命和超低的延迟。主要体现在在数据“读-修改-写”的过程中，NAND SSD往往每一个步骤都需要往复执行，这样不仅消耗资源，且会导致性能损耗，而英特尔傲腾技术把就地写入能力和位寻址能力结合在一起，使得它可以在混合读写的工作负载下，有着更好的低延迟能力以及更好的一致性，另外也让它有着超高的写寿命。
二是，英特尔傲腾技术具备超强的性能可扩展性。以不同存储介质在70/30随机读写工作负载场景中表现来看，无论是传统的HDD，还是SATA/NVMe NAND SSD，都面临一个共同的难题，即容量越来越大，但是所产生的IOPS/TB却越来越小，而英特尔傲腾技术则更好的解决了这一难题，即随着容量增加，英特尔傲腾技术的随机性能也可以实现更好的扩展，可以说真正打破了单位存储的性能瓶颈。
三是，英特尔傲腾技术还能更好的完成多样化场景应用的需求。综合来讲，ACT（Accelerating，加速；Caching，缓存；Tiering，分层）场景中，英特尔傲腾持久内存和英特尔傲腾固态盘，就可以分别在计算端和存储端更好的协同工作。举例来说，傲腾持久内存可以加速Oracle数据库 MySQL这类的应用，而傲腾固态盘则可以做Ceph的日志，起到性能提升改善TCO的作用，这样完美的配合就能实现更高SDS的系统效率。
不难发现，英特尔傲腾技术拥有更低、更一致的延迟、更高的耐用性以及更高的效率，那么在针对人工智能数据管道中的各个阶段，显然就可以发挥出更高的价值，如英特尔傲腾技术就可以在各类工作负载、访问模式和块大小情况下以出色的混合性能，实现计算资源的优化；此外，采用英特尔3D NAND技术的固态盘，还能够在释放存储数据价值的同时，降低存储成本和空间并提高运营效率。
更为关键的是，未来的存储必须是灵活多变的，并能够为各种复杂的工作负载提供持续的、可靠的且按需扩展的高性能服务，而英特尔傲腾技术以其出色容量密度，以及优异的性价比，无疑为AI时代的数据存储提供了一个最佳选择。
傲腾技术从蓄势到爆发
回头来看，机遇是留给那些有准备的人的，英特尔之所以始终能够处在存储乃至数据基础设施变革的最前沿，关键是其能够保持着不断的投入与创新，进化与迭代，以及对行业需求的前瞻认知和准确判断，由此让傲腾技术完成了从蓄势到爆发的蜕变。
倪锦峰告诉我：“英特尔傲腾技术是业界最为成熟，产品化最早，也是如今能在市场上形成规模化SCM产品和技术。目前，第一代英特尔傲腾技术已经实现了广泛的部署，而今年英特尔还将发布第二代傲腾技术和产品，进一步提升性能。此外，英特尔今年还会量产144层QLC NAND，搭配最新傲腾技术可以为客户提供更好的存储解决方案”。
具体而言，英特尔傲腾数据中心级固态盘与持久内存已规模化应用在存储、云计算、数据库、AI/分析、高性能计算、超融合（HCI）、通信等场景领域，并且不同领域中英特尔傲腾技术的应用模式也有所不同，这也大大增加了客户使用傲腾可用性、经济性和灵活性。
其中，BAT三巨头之一的百度，就率先在2018年发布了基于英特尔傲腾固态盘加上英特尔QLC 3DNAND固态盘技术的存储解决方案，而这一解决方案极大程度上提升了百度在AI、大数据以及Cloud的存储性能。数据显示，在百度AI的训练场景中，该方案相比原来的HDD方案，实现了21倍的性能提升，以及96%的延迟下降，同时更将TCO下降了60%左右。
值得一提的是，VMWare vSAN也将其高性能缓存从NAND PCIe固态盘换成英特尔傲腾固态盘，由此让虚拟机密度提升了60%，同时系统整合率能够提升30%；此外，微软Azure Stack同样使用了英特尔傲腾固态盘作为缓存盘，让每个节点中的虚机数量提升了60%，可以说通过傲腾技术的应用，客户真正节省了更多的服务器，节省了更多的空间，也减少了更多的功耗。
倪锦峰最后说：“英特尔傲腾技术正使得无论是AI、HCI还是SDS的存储都变得更加的出色，当然从技术应用角度来看，英特尔傲腾技术还处在早期或者是早中期的阶段，还有很长的路要走。因此，未来英特尔也希望越来越多的客户、生态合作伙伴，可以尝试各种各样的技术创新，把傲腾技术融合到各种创新的解决方案之中，并更好的满足企业业务创新的实际需求。”
可以预见的是，未来企业利用创新的存储介质和技术实现对“存储金字塔”中内存和存储的替换速度还会加快，而英特尔无疑会是企业走向智能化之路上最佳的合作伙伴，同样也正是英特尔始终坚持技术创新所体现出来的价值和意义所在。
