近年來人工智能和大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展正在深刻改變著這個世界和我們的生活方式。人工智能的核心是機器學習(Machine Learning) 算法，自 2006 年以來，在機器學習領域，以深度學習(Deep Lerning) 為代表的機器學習算法取得了突破性的進展，在2017年AlphaGo大戰(zhàn)圍棋冠軍李世石后這一技術加速走向市場、落地應用。而SSD作為大數(shù)據(jù)的一種存儲介質(zhì)，正在取代HDD成為主流的存儲設備。那么當機器學習遇上SSD，會擦出怎樣的火花呢?

一、什么是機器學習?

·機器學習是讓計算機具有學習的能力，無需進行明確編程。—— 亞瑟·薩繆爾，1959

·計算機程序利用經(jīng)驗 E 學習任務 T，性能是 P，如果針對任務 T 的性能 P 隨著經(jīng)驗 E 不斷增長，則稱為機器學習。—— 湯姆·米切爾，1997

機器學習是一類算法的總稱，這些算法從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律，并用于預測或者分類，更具體的說，機器學習可以看作是尋找一個函數(shù)，輸入是樣本數(shù)據(jù)，輸出是期望的結果，只是這個函數(shù)過于復雜，以至于不太方便形式化表達。需要注意的是，機器學習的目標是使學到的函數(shù)很好地適用于“新樣本”，而不僅僅是在訓練樣本上表現(xiàn)很好。學到的函數(shù)適用于新樣本的能力，稱為泛化(Generalization)能力。

二、機器學習步驟

通常學習一個好的函數(shù)，分為以下三步：

1、選擇一個合適的模型，這通常需要依據(jù)實際問題而定，針對不同的問題和任務需要選取恰當?shù)哪Ｐ停Ｐ途褪且唤M函數(shù)的集合。

2、判斷一個函數(shù)的好壞，這需要確定一個衡量標準，也就是我們通常說的損失函數(shù)(Loss Function)，損失函數(shù)的確定也需要依據(jù)具體問題而定，如回歸問題一般采用歐式距離，分類問題一般采用交叉熵代價函數(shù)。

3、找出“最好”的函數(shù)，如何從眾多函數(shù)中最快的找出“最好”的那一個，這一步是最大的難點，做到又快又準往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和其他一些技巧(tricks)。

學習得到“最好”的函數(shù)后，需要在新樣本上進行測試，只有在新樣本上表現(xiàn)很好，才算是一個“好”的函數(shù)。

三、機器學習的類型

機器學習主要有三種基本類型：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和強化學習。

1監(jiān)督學習

監(jiān)督學習是使用已知正確答案的示例來訓練模型。已知數(shù)據(jù)和其一一對應的標簽，訓練一個智能算法，將輸入數(shù)據(jù)映射到標簽的過程，它的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見的算法有K近鄰算法、線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(SVM)、決策樹和隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡。

分類

在分類中，機器被訓練成將一個組劃分為特定的類。分類的一個簡單例子是電子郵件帳戶上的垃圾郵件過濾器。過濾器分析你以前標記為垃圾郵件的電子郵件，并將它們與新郵件進行比較。如果它們匹配一定的百分比，這些新郵件將被標記為垃圾郵件并發(fā)送到適當?shù)奈募A。那些比較不相似的電子郵件被歸類為正常郵件并發(fā)送到你的郵箱。

也許你會問這個分類算法對于SSD有什么用呢?SSD中的一個典型的分類問題是IO模式識別，判斷IO是純讀、純寫或者混合讀寫的，這是一個三分類的問題;判斷IO是順序的還是隨機的，這是一個二分類的問題。可以根據(jù)實際情況選擇相應的相應的機器學習分類算法識別出不同的IO模式，然后針對不同的模式FTL就可采取不同策略，進而提升SSD的性能。

回歸

回歸問題通常是用來預測一個值，它的預測結果是連續(xù)的，如預測房價、未來的天氣情況等，例如一個產(chǎn)品的實際價格為500元，通過回歸分析預測值為499元，我們認為這是一個比較好的回歸分析。

回歸算法在SSD中能用在什么地方呢?回歸算法在SSD的一個應用是IO強度預測，在一定模式下IO強度在時序上是有一定規(guī)律的，可以根據(jù)前一段時間的IO強度預測下一段時間的IO強度，Smart-IO技術采用長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM對IO強度進行預測。提前預測出IO強度后就可優(yōu)化FTL策略、合理分配GC占用資源、合理調(diào)度、提高數(shù)據(jù)命中率等，進而提升SSD性能。

2非監(jiān)督學習

在無監(jiān)督學習中，數(shù)據(jù)是無標簽的。學習模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結構。無監(jiān)督學習主要分為聚類和降維。

聚類用于根據(jù)屬性和行為對象進行分組。這與分類不同，因為這些組不是你提供的。聚類的一個例子是將一個組劃分成不同的子組(例如，基于年齡和婚姻狀況)，然后應用到有針對性的營銷方案中。大多數(shù)大數(shù)據(jù)可視化使用降維來識別趨勢和規(guī)則。主要算法: K-means、層次聚類分析(HCA)、DBSCAN。

高維數(shù)據(jù)中很容易出現(xiàn)樣本稀疏、距離計算困難等問題，即“維度災難”，為了緩解維度災難，常用的就是降維。降維的主要方法有主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、局部線性嵌入(LLE)。如圖所示，通過PCA的方法可以把一個三位的數(shù)據(jù)降維成一個二維數(shù)據(jù)。

無監(jiān)督學習由于沒有標簽，相比監(jiān)督學習來說相當于少了一些輸入信息，實際應用中相對監(jiān)督學習學習會困難一些，那么在SSD是否就無用武之地了呢?非也非也。Smart-IO數(shù)據(jù)分組技術用K-means算法對IO進行冷熱數(shù)據(jù)分組，然后把不同組的數(shù)據(jù)寫到不同的block或者die上，那么就可以減小，可減小WA，延長SSD使用壽命。

3強化學習

強化學習算法的思路非常簡單，以游戲為例，如果在游戲中采取某種策略可以取得較高的得分，那么就進一步「強化」這種策略，以期繼續(xù)取得較好的結果。這種策略與日常生活中的各種「績效獎勵」非常類似。我們平時也常常用這樣的策略來提高自己的游戲水平。AlphaGo下圍棋也是這個原理，只告訴機器圍棋的基本規(guī)則，但是不告訴它人類摸索了上千年才總結出來的定式等圍棋戰(zhàn)術，讓機器完全依靠自學，打敗人類。

強化學習感覺和SSD很難沾上邊，不過熟悉SSD(固態(tài)硬盤)的人都知道，垃圾回收(GC，Garbage Collection)是SSD固件設計中的重要一環(huán)，也是影響SSD主控性能的重要因素。一般的GC機制都是只根據(jù)當前硬盤空閑空間狀態(tài)來做GC的：當有空閑空間的時，不啟動GC;反之，當沒有空閑空間的情況下，執(zhí)行GC任務。這種策略的缺點是如果在用戶操作的時候進行GC會造成SSD性能明顯下降，可以在主控空閑時提前進行GC，但是GC過于頻繁會造成WA寫放大過大，所以需要一個平衡，需要一種算法來自動確定何時GC，強化學習正好可以排上用場，給定一定的衡量標準，然后讓機器通過強化學習的方法訓練來自動學習GC的時機，得到更優(yōu)的GC的策略。

四、DapuStor機器學習技術

DapuStor已基于SSD開發(fā)出Smart-IO Data Grouping和Smart-IO Intensities Prediction等先進技術，把機器學習的先進算法用到了SSD中，提升了SSD的產(chǎn)品性能。同時自研的帶有計算和智能的數(shù)據(jù)存儲處理器芯片(簡稱DPU)，可以在芯片層面實現(xiàn)更多的智能功能和硬件加速，實現(xiàn)存算一體，滿足高端存儲和邊緣計算市場的需求。