你看不見的技術仍在演進。在這樣的深海領域，一旦出現顛覆性創新，就將帶來新一輪浪潮。

「十年之前如果誰說，以后 PC 里不會有硬盤，可能沒有人會相信。但事實上現在的 PC 很多都沒有硬盤，而是 SSD。我認為五年之后 PC 里可能連 SSD 都沒有了，全部會變成內存。」

「大內存」軟件公司 MemVerge 的 CEO 范承工這樣預測，這家公司于今年 5 月宣布新一輪戰略融資，投資方包括英特爾、思科等行業巨頭級公司，融資金額 1900 萬美元。

范承工口中的「大內存」對于很多人來說可能會有些陌生，但它卻與每個人都息息相關。它是 MemVerge 提出的一個概念，關于將要到來的一個計算新時代。

大內存是什么?

要了解大內存，首先要理解計算機的體系架構。簡而言之，數據在計算機內的存儲是分等級的，經常用的數據被放在比較貴的內存里，不經常用的數據被放在硬盤、SSD 等更便宜的硬件設備里(這些設備被專業人士統稱為「存儲」，與內存對應)。原因很簡單，無非是「讓計算更經濟」。

內存貴，是因為它存取速度快，適合放在靠近 CPU 的位置，供 CPU 讀寫經常用的數據。但制造內存的介質斷電易失，所以不能作為永久的數據儲存硬件。存儲雖然存取速度慢，但它便宜，能永久保存數據。因此，適合存放不經常用到的數據。當 CPU 想要訪問存儲中的數據時，存儲把數據交給內存，內存再交給 CPU。

大內存的源頭是一種名為 PMem(Persistent memory)的內存介質的誕生，用這種介質制造的硬件能夠很好地融合內存及存儲的優點，低延遲快速存取、斷電不易失，且相較于內存而言儲存同樣大小的數據價錢更低。這樣一來，PMem 硬件就能既完成計算的作用，也肩負存儲的責任。

可以預計的是，在未來的存儲架構中，PMem 介質硬件將會替代內存，并擠壓存儲的存在價值，MemVerge 稱之為大內存時代。范承工預計，未來，應用程序將全部運行在大內存之上，存儲可能將會被很少用到。

英特爾是在 PMem 方面的先行者，早在 20 年前就開始實驗，并于 2019 年推出基于 PMem 的硬件「傲騰」。英特爾并非孤獨的嘗鮮者，除英特爾外，美光、海力士等其他硬件公司也在加緊布局。出于競爭條款限制或研發周期的原因，目前市場上只有英特爾一個玩家，但預計 2 年后 PMem 硬件市場將會迎來一輪爆發。

MemVerge 的軟件就是服務于這一爆發趨勢的。更精確地說，MemVerge 提供的是針對 PMem 數據中心的企業級解決方案，讓現有的軟件更好地運行在即將來到的新的內存架構之上。

范承工介紹，首先，新的硬件需要新的編程模式，但對于現有的企業級軟件來說，重新編寫帶來的成本是巨大的，因此需要中間層的遷移工具;其次，盡管目前 PMem 介質已經能夠提供較大的容量，但要完全勝任儲存大規模數據，還是需要跨機聯動，因此需要軟件將硬件池化;另外，基于存儲產生的數據服務一直是存儲行業的重要組成部分，它也構成了新架構的一大重要需求。

對標上述三種需求，MemVerge 發布了一款名為 Memory Machine 的產品，基于英特爾傲騰硬件為企業提供軟件服務。目前，Memory Machine 已經被一些金融、AI 領域客戶使用。

誰在吃螃蟹對于企業來說，嘗試新技術的動力往往源于實際業務中的痛點，在大內存這樣一個新的架構上更是如此。MemVerge 的客戶中，有一家位于華爾街的投資銀行最為典型。

每日股市盤中，這家投資銀行以平均每秒五萬筆交易的頻率進行股票買賣，這些交易數據需要被實時地分發到兩百多個賬戶。這些賬戶有些是交易相關，比如對沖基金、銀行、其他交易員，有些是系統相關，比如合法化管理、風險評估等。

在投行的這項業務中，系統延遲影響的是真金白銀的得失，因此在降低延遲這件事情上，他們不遺余力。在傲騰出現之前，銀行系統內有一個非常成熟的解決方案，名為「發布/訂閱」(Pub/Sub)，通過 SSD 加傳統網絡的解決方案，延遲在幾百微秒的量級。MemVerge 為這家銀行構建了傲騰加 RDMA 的解決方案，配合 Memory Machine 的軟件技術，能夠將延遲降低至 3 微秒左右。

同樣在金融領域，數據中心的宕機恢復一直是一個比較頭疼的問題。由于實時高并發的特性，目前而言，在交易過程中，數據難以被實時儲存到非易失的存儲中，也就是俗稱的難以「落盤」，而是被暫存在內存里，等交易日結束后再統一落盤。

出于安全因素考慮，在交易過程中落盤的只有一個日志。這樣一來，如果在交易中系統宕機，內存中的數據丟失，要想恢復就需要根據日志從上一次「落盤」的時間節點開始回滾，也就是前一天晚上。這樣的宕機恢復往往在小時級，而交易卻在分秒進行。

PMem 介質的存儲能有效解決這一問題，因為所有的數據都被儲存在大內存中，斷電不易失，因此不存在落盤這一動作。通過高頻快照快速回滾，分鐘級解決宕機帶來的數據恢復問題。

另外，在近年來大熱的 AI 領域，大內存也能發揮作用。范承工介紹，在深度學習的模型訓練中，當模型的大小大于內存的大小時，AI 模型的訓練速度會被數據的傳輸速度掣肘。影視動畫、游戲等行業同理，也會遇到這樣的問題，大內存的應用能夠有效解決。

大內存改變了什么?

目前，在 MemVerge 的客戶中，除金融機構外，還有 linkedIn、騰訊云等互聯網公司，以及一些 AI 公司。這些對計算的效率及可靠性有要求的公司，成了大內存時代的嘗鮮者。

在存儲架構的升級所帶來的變化中，MemVerge 所做的業務只是其中一個很小的部分。基于新架構的數據服務、網絡服務目前還處于藍海階段。另外，存儲架構的升級也為應用層面提供了更多的想象。比如更快的游戲體驗是否能催生新的游戲品類;AI 計算速度的提高帶來了成本的降低，是否有助于 AI 技術在行業中的普及。

像內存介質這樣普通消費者看不見的技術仍在演進。在這樣的深海領域，一旦出現顛覆性創新，就將帶來新一輪浪潮。就像移動互聯網的催生來自電容屏的發明，AI 的廣泛應用得益于對馮·諾依曼架構瓶頸的突破，PMem 介質內存帶來的驚喜還未被揭開，這其中隱藏的機會也正等待被開啟。