電子發燒友網報道（文/周凱揚）云端到邊緣端的基礎設施增速飛快，在云服務發展趨于成熟的情況下，數據開始朝邊緣端遷移。然而邊緣端并不是一個可以明確定義的玩意，物理意義上的邊緣端可能存在于工廠、醫院、汽車或者智能手機，而網絡意義上的邊緣端可能是交換機、企業服務器、5G基站或家用NAS等等。

在人們享受到云端存儲帶來的便利后，也開始逐漸感受到萬物上云的一些限制，比如延遲較大，帶寬成本過高等。如今數據中心和云服務器的計算壓力巨大，又時值部分互聯網企業受到一些沖擊，我們已經看到廠商開始節省成本的操作，比如一些視頻網站降低碼率等等。

如此一來邊緣計算的需求越來越高，云計算需要低延遲、低帶寬和高隱私保護能力的邊緣計算相輔相成。然而，在具體實現過程中就會發現，邊緣計算的優勢固然好，但并不能像云端一樣做到大規模統一部署，最大的缺陷之一就是缺乏資源，不僅缺乏算力，也缺乏可靠的存儲。

汽車日益增加的存儲壓力

與過去的汽車存儲不同，行車記錄儀或IVI中的媒體文件不再是汽車中僅有的數據形式，激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等收集到的傳感器融合數據都對車內存儲提出了更高的要求，尤其是進行ADAS和自動駕駛研究的路測車隊。

一輛自動駕駛汽車，每小時可以產生數十TB級的數據，每周的數據達到PB級，研究人員再通過這些大規模的數據來調整它們的自動駕駛算法。因此不少自動駕駛公司都計劃保存長達20年以上的數據，這些數據固然可以選擇云端冷存儲，但車內依然需要一個小尺寸、大容量、高耐久性的存儲系統。

R系列SSD邊緣存儲設備 / 昆騰

由于龐大的數據量和車內上傳條件不佳，這類自動駕駛數據還是優先選擇本地邊緣存儲，所以常見的存儲形式就是可移動的SSD機匣，其容量可根據需求自行調整。當機匣存滿數據后，換成空置的機匣，而已滿機匣則被拿去進行數據分析。

除了自動駕駛的數據之外，在車聯網的研究中，也提出了一種將RSU路測單元用于數據交換和緩存的方案。車輛高速行駛中往往網絡狀態不穩定，RSU提邊緣緩存加速，可以顯著提高汽車的聯網體驗，比如加快應用下載和OTA更新的速度等。

功耗是個大問題

固態閃存硬盤其實已經早在云端就成了高成本的“罪魁禍首”之一，如果邊緣端也要使用同樣的方案，無疑會拖慢邊緣存儲與計算的部署。因此，業界也一直在探索新的存儲介質，比如相變存儲器（PCM）。當下最知名的相變存儲器莫過于英特爾與美光推的3DXPoint了，也就是英特爾的傲騰。

但傲騰的現狀大家也都知道，雖然速度和壽命都比傳統SSD優秀，但容量不高成本高，以及大功耗成了相變存儲器這一存儲形式普及的阻礙。先進制程下的單個相變存儲單元擦寫功耗在數十pJ左右，要想進一步降低功耗，就得用到尚未做到大規模制造的納米線/納米管技術。更不用說連數據中心都沒有大規模用上傲騰，何談在邊緣存儲上普及呢？或許這也是美光先一步退出的原因之一。

傳統PCM與cbPCM的對比 / ISMD

然而PCM的研究并沒有止步于此，今年華中科技大學集成電路學院信息存儲材料及器件研究所（ISMD），就聯合西安交通大學材料創新設計中心（CAID）研發了一種網狀非晶結構的相變存儲器，導電橋相變存儲器（cbPCM）。

與PCM常用的GST和3D Point宣稱用到的硫族化物不同，cbPCM選用了GSO合金，在內部產生一個幾納米粗細的導電通道，將開關體積最小化并使得電流路徑的開關更加容易，將擦寫功耗降低至極低的0.05pJ。而這種GSO合金可以通過濺射沉積合成，無需復雜的制造工藝，顯著降低了成本。我們也都知道，PCM特別適合類腦計算這種存算一體的形式，相信低功耗的cbPCM也會給這一技術在邊緣端的應用奠下基礎。

邊緣存儲剛剛起步

黑匣子數據的云端傳輸 / 霍尼韋爾

雖然邊緣計算和存算一體的研究也在同步進行，但可想而知的是，未來很長一段時間里，計算的大頭都會落在云端，邊緣端只不過分擔部分壓力而已。所以云邊協同還是需要在分布式存儲結構上加以優化，做到云邊之間的高效數據傳輸。就拿汽車等交通工具上的黑匣子為例，這類安全器件的存儲在可靠性上已經足夠優秀，但目前與云端同步的研究仍然進展緩慢。

此外，邊緣存儲和云端存儲還是在“統一性”上存在差異，云端存儲已經有了成熟的定價和商業模式，而邊緣存儲由于設備不統一的問題，尚在探索合適的收費模式?？偟膩砜?，邊緣存儲目前仍在發展初期，云存儲也曾經歷過這樣一個階段，如今也尋獲了成功，沒理由邊緣存儲不能效仿。