到2005年，三星进入SSD行业，接着第二年2006年，搭载32GSSD的笔记本便发布了。 到2009年时，SSD已经井喷式发展， 直到今天已经采用NVMe协议，又大大的提高了SSD的读写速度。 ，内存，接口协议，这些参数决定了SSD的顺序读写性能和随机读写性能。 M.2接口走的是PCIe通道，同样是超高速的传输接口。 如果你准备入手一块SSD，并且不考虑钱只想高速。那就是看自己主板是否有M.2接口，有的话还得支持NVMe协议才行。这样购买支持NVMe协议SSD就可以啦！ 那没有M.2接口怎么办？ 两个缺口的是SATA通道和PCIE通道兼容运行的，为BM模式， 采用B模式时，以SATA通道运行，采用M模式时，以PCIE通道运行，但是仅是一个缺口M模式速度的一半。??
并且，anchor的size和aspect ratio也大有搞头。不同size和aspect ratio会分别对应不同的效应。SSD也是第一个对此作了研究的： ? 半年后SSD一出来，在精度和速度上吊打YOLOv1，YOLOv1 (带有fc层) 坐不住了，发现原来去掉fc后的VGG这么好，于是在YOLOv2中不再使用fc，并且也学着SSD，将去掉fc后的vgg作为了 之前所有的终分类和终回归(以别与RPN中的预二分类和预回归)都是从fc层回归出cls和loc的，而SSD丢弃了fc后，直接从conv层回归出cls和loc。 Result在VOC2007上，SSD的检测精度高过当时的精度之王Faster R-CNN (然而这只是论文中给出来的数据，实际上精度差了Faster R-CNN一大截)： ? SSD只是昙花一现。在实际落地中基本没人使用它，主要原因就是精度实在太差，速度再高也没卵用。
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内存和NUMA介绍?? HDD磁盘延时概述 1）寻道时间1.1定义：将读写磁头移动至正确的磁道上所需要的时间1.2优化措施：提高磁头移动精度和速度 1.3寻道时间与IOPS关系：寻道时间越短，IOPS越高2）旋转延迟 2.1定义 ：指盘片旋转将请求数据所在扇区移至读写磁头下方所需要的时间；通常用磁盘旋转一周所需时间的12表示2.2优化措施：提高磁盘转速 2.3旋转延迟与IOPS关系：转速越高，IOPS越高3）数据传输时间 3.1 定义：指完成传输所请求的数据所需要的时间(数据大小除以数据传输速率)3.2优化测试：提高数据传输速率3.3数据传输时间与IOPS关系：数据传输时间越短，IOPS越高 HDD磁盘IOPS计算 1）IOPS C IOPS和吞吐量关系 1）IOPS：每秒钟处理IO的个数2）吞吐量：每秒钟处理数据量的大小3）IOPS和吞吐量基本上是反比关系(非严格意义上，只是概要总结)：即IOPS高，吞吐量就低；IOPS低，吞吐量就高
在PASCAL VOC，COCO,和ILSVRC数据集上的实验也证明，与那些需要object proposal的算法相比，SSD在保证准确性的同时，速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。 对于512 512的输入，SSD的MAP是76.9%，比Faster RCNN更准。和其他单阶段的方法比，即便是输入较小的图像，SSD的准确性也会更高。 此方法实现了高精度和高速度，在VOC2007 上的测试速度是59FPS，mAP是74.3%；而Faster R-CNN的mAP是73.2%，速度是7FPS；YOLO的mAP是63.4%，速度的是45FPS 为了实现高检测精度，在不同比例的特征图上产生不同的预测，通过纵横比来分开预测；以上的设计可以端到端训练，精度还高，甚至在低分辨率的图像上效果也不错；关于速度和精度的试验，主要在PASCAL VOC, COCO 结论SSD优势是速度比较快，整个过程只需要一步，首先在图片不同位置按照不同尺度和宽高比进行密集抽样，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，所以速度比较快，但均匀密集采样会造成正负样本不均衡的情况使得训练比较困难
而 HDD 机械硬盘采用的是碟盘和读写磁头组成；SSD 固态硬盘的优点 SSD 固态硬盘读写速度快：采用闪存作为存储介质，读取速度相对机械硬盘更快。 固态硬盘不用磁头，寻道时间几乎为0，持续写入的速度较高。SSD 固态硬盘防震抗摔性好：传统硬盘都是磁碟型的，数据储存在磁碟扇区里。 而固态硬盘是使用闪存颗粒（即mp3、U盘等存储介质）制作而成，所以SSD固态硬盘内部不存在任何机械部件；这样即使在高速移动甚至伴随翻转倾斜的情况下也不会影响到正常使用，而且在发生碰撞和震荡时能够将数据丢失的可能性降到最小 基于闪存的固态硬盘在工作状态下能耗和发热量较低（但高端或大容量产品能耗会较高）。内部不存在任何机械活动部件，不会发生机械故障，也不怕碰撞、冲击、振动。 SAS（Serial Attached SCSI）是新一代的SCSI技术，和SATA硬盘相同，都是采取序列式技术以获得更高的传输速度，可达到3Gbs。此外也透过缩小连接线改善系统内部空间等。
西部数据（7.8%）分别位列第三、第四和第五，三者之间的差距并不大。 这几家机构认为，如果NVMe接口SSD能够在PC和笔记本上更多出现，那将进一步冲击SATA和SAS接口SSD的出货量。 市场观察SSD取代HDD这个话题已经谈了很多年，虽然HDD市场表现逐年下滑，但依然占据着巨大的市场份额和出货量。受困于这两年NAND市场价格高居不下，某种程度延缓了HDD衰退的步伐。 不过SSD的大趋势不可能逆转，随着本季度在消费级SSD市场，SSD出货量接近HDD出货量，SSD市场的拐点在今年有望真正到来，未来随着NAND工艺、容量的提升，NAND的成本进一步下降，加速拉开HDD的市场差距指日可待 事实上，在企业级市场，企业级SSD的容量和出货量已经超过了传统高性能HDD，随着消费级SSD实现对HDD的超越，未来一个大容量、高性能的闪存时代有望加速到来！
SAS SSD以在传统SCSI生态栈上获取最大的收益和开发速度，新兴分布式存储系统则多数出于成本考虑采用SATASSD，或者SATA HDD+少量的NVMe SSD做缓存，这方面对NVMe SSD整体出货量贡献不大 而PMC的PCIE 4.0产品（今年量产）将会最大支持32个Tri-Mode通道，以最高直连8块x4 NVMe SSD，数百万极限IOPS的规格推向市场，这将会促进NVMe SSD在传统企业架构下的加速铺开 再来看看NVMe的软硬件生态支持方面的现状和趋势。热插拔。热插拔目前对于NVMe SSD来讲已经没有任何生态支持问题了。 增加一些对高速SSD的IO路径性能优化，就可以了。 在高速路上谈QoS的意义更大，原因很简单，高速路上一旦有一辆车出了问题堵塞了一条车道，那么将会造成严重的拥堵，另一条车道也会由于汇入得车辆导致吞吐量严重下降，这同时也是要避免锁的原因。?
就是说前面一层输出的维数变为一半，下一层再做大卷积和的时候，这样的运算更小了。 SSD 的输入是 300×300，其实这个图片的大小和处理速度也是有很大的影响。 最近谷歌有专门讲检测的速度和精度的平衡。 FasterRCNN 比 SSD 要好一些? 像 SSD 最开始其实效果并没有这么好，并没有这么高。但是它通过一些策略，让它训练的精度达到了这个效果。 .2 SSD测评结果SSD在精度和速度方面胜过最先进的对象检测器。我们的SSD500型号在PASCAL VOC和MS COCO的精度方面明显优于最先进的Faster R-CNN ，速度快了3倍。 .2.5 SSD500-SSD300对比SSD在精度上要高于SSD300，不过FPS小了不少。相对来说，SSD性价比比较好。?
设想，设计一条具有8车道的高速公路，仅仅只是为了处理每天1到2个小时的高峰期拥堵，而在余下的时间里，仅仅两条车道就足以应付。最终的结果，你将不得不维护一条极其昂贵的高速公路。 你可以通过增加两条大容量快速车道来处理高峰期的车流，而不是建造一条8车道的高速公路。SSD相对于传统的机械磁盘要快得多，传统机械磁盘通常受限于磁盘转速。 如此设计，你可以使用大量价格相对较低的SAS和 SATA磁盘来满足磁盘容量的需求，同时少量的SSD磁盘来满足处理高峰期IO负载的性能需求。选项A: 将某些文件放在SSD上。这种解决方案有多种实现方式。 选项B：使用SSD作为缓存层。另外一种解决启动风暴的方法是将快速的SSD磁盘作为缓存层放置在由SAS和SATA组成的较慢存储池的前端。 缓存硬件装置可以识别频繁访问的磁盘数据块，并自动将其缓存，这样这些数据块将可以从快速的SSD磁盘读取，而非从较慢的后端存储。
PASCAL VOC，COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD对于利用额外的目标提出步骤的方法具有竞争性的准确性，并且速度更快，同时为训练和推断提供了统一的框架。 这对高精度检测在速度上有显著提高（在VOC2007测试中，59FPS和74.3%74.3%的mAP，与Faster R-CNN 7FPS和73.2%73.2%的mAP或者YOLO 45 FPS和63.4% 速度的根本改进来自消除边界框提出和随后的像素或特征重采样阶段。我们并不是第一个这样做的人（查阅），但是通过增加一系列改进，我们设法比以前的尝试显著提高了准确性。 这些设计功能使得即使在低分辨率输入图像上也能实现简单的端到端训练和高精度，从而进一步提高速度与精度之间的权衡。 300×300输入尺寸的SSD在VOC2007 test上的准确度上明显优于448×448的YOLO的准确度，同时也提高了速度。默认边界框和长宽比。
输入图像分辨率和特征提取器会影响速度。以下是相应论文报告的最高和最低FPS。但是，下面的结果可能会有很大的偏差，特别是在不同的mAP下进行测量。? 在针对实时处理的模型中，MobileNet上的SSD具有最高的mAP。该图还帮助我们找到最佳交易点，以实现良好的速度回报。 Lessons learnedGoogle Research论文的一些主要发现：R-FCN和SSD模型的平均速度更快，但如果不考虑速度的话，其准确性就无法击败Faster R-CNN。 将图像的宽度和高度减小一半，平均准确率降低15.88％，但预测时间平均降低27.4％。特征提取器的选择会影响“Faster R-CNN”和“ R-FCN”的检测精度，但对SSD的依赖性较小。 准确率和速度之间达到良好的平衡如果我们将proposal数量减少到50，则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到32mAP。
但实际上，NVMe是一种基于性能并从头开始创建新存储协议，它可以使我们能够充分利用SSD和存储类内存（SCM）的速度。 NVMe是一种高性能、NUMA（非统一内存访问）优化的、高度可扩展的存储协议，用于连接主机和内存子系统。NVMe是专门为NAND、闪存等非易失性存储设计的，NVMe协议建立在高速PCIe通道上。? 传统的SATA接口与AHCI标准其实是为了机械硬盘而设计的，早期的SSD性能不高，即使使用这些传统的接口和协议，也不觉得有什么问题，但是随着SSD的性能逐渐增强，传统的标准已经不再适用，进而成为了限制SSD NVMe是第一个真正满足高速存储介质需求的协议。 功耗更低，NVMe加入了自动功耗状态切换和动态能耗管理功能；兼容性高，NVMe SSD可以很方便的匹配不同的平台、系统，无需厂家提供相应的驱动就可以正常工作。
PASCAL VOC，COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD对于利用额外的目标提出步骤的方法具有竞争性的准确性，并且速度更快，同时为训练和推断提供了统一的框架。 这对高精度检测在速度上有显著提高（在VOC2007测试中，59FPS和74.3%74.3%的mAP，与Faster R-CNN 7FPS和73.2%73.2%的mAP或者YOLO 45 FPS和63.4% 速度的根本改进来自消除边界框提出和随后的像素或特征重采样阶段。我们并不是第一个这样做的人（查阅），但是通过增加一系列改进，我们设法比以前的尝试显著提高了准确性。 这些设计功能使得即使在低分辨率输入图像上也能实现简单的端到端训练和高精度，从而进一步提高速度与精度之间的权衡。 300×300输入尺寸的SSD在VOC2007 test上的准确度上明显优于448×448的YOLO的准确度，同时也提高了速度。
▷ 在第二篇《EFK教程 - ElasticSearch高性能高可用架构》中，阐述了EFK的dataingestmaster角色的用途及分别部署三节点，在实现性能最大化的同时保障高可用 前两篇文章，ES 在本文中，将为data服务器创建2个实例，分别基于SSD和基于SAS硬盘，将nginx的9月份索引放在SAS盘上，其它的全放在SSD盘上 --- 架构 架构图 服务器配置 --- 192.168.1.51 h=n 停掉192.168.1.51的进程，修改目录结构及配置：请自行按SSD和SAS硬盘挂载好数据盘 # 安装包下载和部署请参考第一篇《EFK教程 - 快速入门指南》cd optsoftwaretar h=n 停掉192.168.1.52的进程，修改目录结构及配置：请自行按SSD和SAS硬盘挂载好数据盘 # 安装包下载和部署请参考第一篇《EFK教程 - 快速入门指南》cd optsoftwaretar h=n 停掉192.168.1.53的进程，修改目录结构及配置：请自行按SSD和SAS硬盘挂载好数据盘 # 安装包下载和部署请参考第一篇《EFK教程 - 快速入门指南》cd optsoftwaretar
比本文对比了Faster RCNN, SSD和R-FCN三种方法，每种方法都基于TensorFlow的实现，对比单模型、单次前传的性能。 另外SSD受feature extractor的影响没有Faster RCNN和R-FCN大。最后本文指出了满足速度要求情况下的最佳速度精度权衡的物体检测器。如下图所示：? 实际应用中Faster RCNN和R-FCN可以达到更好的速度与精度权衡折衷, 两步迭代的方案一边保证了高recall, 一边保证高precision。 不考虑时间，当参数量相同时，哪种方法的精度更高？A：Faster RCNN > R-FCN > SSD，其中SSD的主要优势是快（同样参数量情况下）。2. 提取的ROI区域会有一个zoom in的效果，因而会比SSD混杂在一起单步学习精度更高。论文地址：https:arxiv.orgabs1611.10012
继3月份推出了全新一代G5 存储平台：超大规模数据中心级分布式存储平台AS13000 G5和数据中心级高端存储平台AS18000 G5之后，浪潮存储在IPF2019大会上又推出了其自研的NVMe SSD 根据IDC最新的数据显示，2018年全球全闪存阵列市场规模达到27.3亿美元，增长速度达到37.6%，远高于其他存储阵列的增长速度，加上服务器领域对于闪存的广泛使用，未来数据中心的全闪存时代正在加速到来 这意味着企业级SSD将会是一个潜力无比巨大的市场。但是，企业级SSD又是一个技术门槛极高和研发投入巨大的领域。除了闪存芯片之外，还需要考验SSD 主控芯片、底层算法的研发能力，以及可靠性、稳定性等。 浪潮 NVMe SSD还具有业界领先的低功耗设计，支持多档智能功耗控制，根据负载和工作温度调整散热，可满负载条件在40度高温持续工作；并且还具有掉电数据保护、热插拔、端到端数据保护功能。 1500万IOPS，采用超高速PCIE 3.0互联架构，最大可扩展48个控制器，最大容量达到100PB，并且具备业界唯一的NVMe异构缓存写加速及小数据硬件加速，做到真正的数据无损压缩。?
分布式系统的发展有三个技术条件，分别为：高速网络、大容量硬盘、固态介质。这三者彻底解放了分布式系统的生产力。通俗一点说也就是：网络快了、盘容量大了、盘速度快了。 高速网络是分布式系统赖以生存的根本，分布式存储系统早在上世纪中后期就已经形成了理论基础，但是一直到近几年，网络的时延和带宽才足以支撑分布式系统架构。 ，需要更高的学习成本。 ssdfans团队由知名闪存控制器厂商工程师组成，维护着ssdfans微信公众号，以较高频率发布各类固态存储相关的技术和市场文章，我也是ssdfans的粉丝之一，从ssdfans的文章中也学习了不少知识 NVMe存储协议：作为专门为SSD开发的软件存储协议，NVMe正在迅速的占领SSD市场。本书将从其优势，基础架构，寻址方式，数据安全等方面展开。
为了实现这一点，我们首先结合了一个最先进的分类器(Residual-101)和一个快速检测框架(SSD)。 进一步采用这种单阶段方法，为每个尺度添加一层特征图，并使用卷积滤波器进行预测，单阶段多盒检测器(SSD)的准确度显著提高，目前在速度与精度之间的权衡方面，SSD是最好的检测器。 最后，我们测试了不同的组合方法:逐卷积求和和逐卷积乘积。实验结果表明，按元素排序的产品精度最高(见表4底部部分)。??训练我们的训练政策和SSD几乎是一样的。 我们发现，这个技巧通常可以提高1.2倍- 1.5倍的速度，并将内存占用减少到原来的三倍。 由于多种原因，我们提出的模型没有原始SSD模型快。 我们使用TitanXGPU和cuDNN v4以及Intel Xeon E5-2667v3@3.20GHz编译了表7中的结果。与R-FCN相比，SSD 513模型具有相似的速度和精度。
目前，NVMe SSD最高搭载PCIe Gen4通路，其理论有效带宽为7.877GBs。基础知识NVMe协议基于PCIe协议之上实现NVMe Host与NVMe SSD之间高速数据通信。 方案介绍本方案由Xilinx官方开发板ZCU106和FMC NVMe SSD转接卡组成，支持主流厂家SSD实现高速数据存储功能。 前端采集数据可由DDR缓存通过AXI总线发送至PCIe总线并路由至M.2 SSD。测试平台ZCU106无M.2接口，因此选用FMC接口作为高速接口，通过FMC转M.2卡连接SSD。 在使用ZCU106硬件系统下，配合使用忆芯科技1TB SSD（国产主控+颗粒）写入速度稳定达到2.3GBs，读取速度稳定达到2.5GBs（预计三星970 Pro速度可以达到更高）。 NVMe SSD 数据拷贝机烧录机 NVMe SSD数据记录仪 NVMe SSD 功能和读写性能测试 数据中心大容量高速存储设备 AI 计算云端设备端高速存储 SMART NIC控制器系统特征NVMe
本文组织：机械盘加紧冲刺固态盘容量追平机械盘固态盘功耗问题凸显1 机械盘加紧冲刺近年来，固态存储产业高速发展，如日中天。 从一开始大家都买不起的SLC NAND介质，到逐渐负担得起的MLC和TLC NAND介质，再到如今大规模普及的3D MLCTLC介质，其发展速度令人咂舌。 2 固态盘容量追平机械盘机械硬盘一味地提高容量冲刺，加上成本的优势和多年生态的积累，固态存储虽然发展迅速，却无法短时间里完全取代磁盘，甚至很长时间里由于单盘容量小而被企业客户诟病。 本次会推出4款PBlaze5新型号产品，分别为：PBlaze5 910916 系列 NVMe SSD和PBlaze5 510516 系列NVMe SSD，两款产品均采用了64层3D NAND。? 从上面的论述看到，大的方面，SSD的使用使得存储系统整体占地和功耗都降低了，为数据中心降低功耗有很大的正面影响。但是从单个SSD来讲，其功耗却有降低的需求和空间。
全球应用加速(GAAP)依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题……
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