当我遇到ssd 当机器学习遇上SSD会擦出怎样的火花呢?

近年来，人工智能和大数据的快速发展正在深刻改变世界和我们的生活方式。人工智能的核心是机器学习算法。从2006年开始，在机器学习领域，以Deep Lerning为代表的机器学习算法取得了突破性进展，并且在2017年AlphaGo与围棋冠军李世石对战后，这一技术被加速推向市场并投入应用。SSD作为大数据的存储介质，正在取代HDD成为主流存储设备。那么当机器学习遇上SSD，会擦出什么样的火花呢？

一、什么是机器学习？

机器学习就是让计算机具备学习的能力，而不需要显式编程。——亚瑟塞缪尔，1959年

计算机程序使用经验e来学习任务T，性能为p，如果任务T的性能p随着经验e增加，则称为机器学习。——汤姆米切尔，1997年

机器学习(Machine learning)是一类算法的总称，从大量历史数据中挖掘出隐藏的规则，并用于预测或分类。更具体地说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是预期结果，但这个函数太复杂，无法形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是让学习到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现良好。将学习到的函数应用于新样本的能力称为泛化能力。

二、机器学习步骤

通常学习一个好的函数分为以下三个步骤：

1、选择合适的型号，一般要看实际问题。针对不同的问题和任务选择合适的模型。模型是一组函数。

2、判断一个函数的好坏，需要确定一个测度，也就是我们通常所说的损失函数。损失函数的确定也需要基于具体的问题，例如回归问题的欧氏距离和分类问题的交叉熵代价函数。

3、寻找“最佳”函数，如何在众多函数中找到“最佳”的一个是最大的难点，要做到快速准确往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法、最小二乘法等招数。

学习完“最佳”函数后，需要在新样本上进行测试。只有在新样本上表现良好，才能算是“好”函数。

三、机器学习的类型

机器学习有三种基本类型：监督学习、非监督学习和强化学习。

1监督学习

监督学习就是用已知正确答案的例子来训练模型。知道数据及其一一对应的标签，训练一个智能算法将输入的数据映射到标签，及其常见的应用场景如分类问题、回归问题等。常见的算法有K近邻算法、线性回归、logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络。

分类

在分类中，机器被训练成将一个组分成特定的类。分类的一个简单例子是电子邮件帐户上的垃圾邮件过滤器。过滤器会分析您之前标记为垃圾邮件的电子邮件，并将它们与新邮件进行比较。如果它们符合一定的百分比，这些新邮件将被标记为垃圾邮件，并被发送到相应的文件夹。那些不太相似的邮件被归类为正常邮件发送到你的邮箱。

也许你会问，这种分类算法对SSD有什么用？SSD中一个典型的分类问题是IO模式识别，即判断IO是纯读、纯写还是读写混合的三分类问题。判断IO是顺序的还是随机的，这是一个二元问题。根据实际情况，我们可以选择相应的机器学习分类算法来识别不同的IO模式，然后FTL可以针对不同的模式采取不同的策略，从而提高SSD的性能。

返回

回归问题通常用于预测一个值，其预测结果是连续的，比如预测房价和未来天气情况。比如一个产品的实际价格是500元，通过回归分析的预测值是499元。我们认为这是一个很好的回归分析。

回归算法可以用在SSD的什么地方？回归算法在SSD中的一个应用是IO强度的预测。在某种模式下，IO强度在时间序列上具有一定的规律性，可以根据上一期的IO强度预测下一期的IO强度。Smart-IO技术使用长期和短期记忆人工神经网络LSTM来预测IO强度。提前预测IO强度后，可以优化FTL策略，合理分配GC占用的资源，合理提高数据命中率，进而提高SSD性能。

2无监督学习

在无监督学习中，数据是无标签的。学习模型是推断数据的一些内部结构。无监督学习主要分为聚类和降维。

聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些组不是你提供的。聚类的一个例子是将一个组分成不同的子组(例如，基于年龄和婚姻状况)，然后将它们应用于有针对性的营销计划。大多数大数据可视化使用降维来识别趋势和规则。主要算法：K-means，层次聚类分析(HCA)，DBSCAN。

高维数据中容易出现样本稀疏、距离计算困难等问题，即“维数灾难”。为了缓解维数灾难，降维是常用的方法。降维的主要方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和局部线性嵌入(LLE)。如图所示，三位数据可以通过PCA简化为二维数据。

无监督学习没有标签，相当于比监督学习输入的信息少，在实际应用中监督学习会更困难，那么在SSD中是不是没用？不不不，Smart-IO数据分组技术利用K-means算法对IO的冷热数据进行分组，然后将不同组的数据写在不同的块或管芯上，因此可以降低WA，延长SSD的使用寿命。

3强化学习

强化学习算法的思想很简单。以游戏为例。如果在游戏中采用某种策略可以获得更高的分数，那么就要进一步“强化”这种策略，以便继续取得更好的成绩。这种策略和日常生活中的各种“绩效奖励”非常相似。我们经常使用这种策略来提高我们的游戏水平。AlphaGo也是下围棋的原理，只告诉机器围棋的基本规则，而不告诉它人类探索了几千年的公式等围棋战术，让机器完全依靠自学，打败人类。

强化学习和SSD的感觉很难接近，但熟悉SSD的人都知道，GC(垃圾收集)是SSD固件设计的重要组成部分，也是影响SSD主控性能的重要因素。一般的GC机制只是根据硬盘当前的空闲空间状态来做GC:有空闲空间时，不启动GC；另一方面，当没有空闲空间时，执行GC任务。这种策略的缺点是，如果用户在操作的时候SSD的性能明显下降，可以在主控制器空闲的时候提前做，但是过于频繁的GC会造成WA写放大过大，所以需要一个平衡，需要一个算法来自动决定什么时候GC。强化学习可以派上用场，给定一定的度量，然后机器可以通过强化学习自动学习GC的时机，得到更好的GC策略。

四、DapuStor机器学习技术

DapuStor基于SSD开发了Smart-IO数据分组、Smart-IO强度预测等先进技术，并将机器学习的先进算法应用于SSD，从而提升了SSD的产品性能。同时，自主研发的具有计算和智能的数据存储处理器芯片(简称DPU)，可以在芯片层面实现更多的智能功能和硬件加速，实现存储和计算的一体化，满足高端存储和边缘计算市场的需求。