如果未来不需要硬盘了，请不要感到惊讶

「十年之前如果谁说，以后 PC 里不会有硬盘，可能没有人会相信。但事实上现在的 PC 很多都没有硬盘，而是 SSD。我认为五年之后 PC 里可能连 SSD 都没有了，全部会变成内存。」

「大内存」软件公司 MemVerge 的 CEO 范承工这样预测，这家公司于今年 5 月宣布新一轮战略融资，投资方包括英特尔、思科等行业巨头级公司，融资金额 1900 万美元。

范承工口中的「大内存」对于很多人来说可能会有些陌生，但它却与每个人都息息相关。它是 MemVerge 提出的一个概念，关于将要到来的一个计算新时代。

大内存是什么？

要了解大内存，首先要理解计算机的体系架构。简而言之，数据在计算机内的存储是分等级的，经常用的数据被放在比较贵的内存里，不经常用的数据被放在硬盘、SSD 等更便宜的硬件设备里（这些设备被专业人士统称为「存储」，与内存对应）。原因很简单，无非是「让计算更经济」。

内存贵，是因为它存取速度快，适合放在靠近 CPU 的位置，供 CPU 读写经常用的数据。但制造内存的介质断电易失，所以不能作为*的数据储存硬件。存储虽然存取速度慢，但它便宜，能*保存数据。因此，适合存放不经常用到的数据。当 CPU 想要访问存储中的数据时，存储把数据交给内存，内存再交给 CPU。

大内存的源头是一种名为 PMem（Persistent memory）的内存介质的诞生，用这种介质制造的硬件能够很好地融合内存及存储的优点，低延迟快速存取、断电不易失，且相较于内存而言储存同样大小的数据价钱更低。这样一来，PMem 硬件就能既完成计算的作用，也肩负存储的责任。

可以预计的是，在未来的存储架构中，PMem 介质硬件将会替代内存，并挤压存储的存在价值，MemVerge 称之为大内存时代。范承工预计，未来，应用程序将全部运行在大内存之上，存储可能将会被很少用到。

英特尔是在 PMem 方面的先行者，早在 20 年前就开始实验，并于 2019 年推出基于 PMem 的硬件「傲腾」。英特尔并非孤独的尝鲜者，除英特尔外，美光、海力士等其他硬件公司也在加紧布局。出于竞争条款限制或研发周期的原因，目前市场上只有英特尔一个玩家，但预计 2 年后 PMem 硬件市场将会迎来一轮爆发。

MemVerge 的软件就是服务于这一爆发趋势的。更精确地说，MemVerge 提供的是针对 PMem 数据中心的企业级解决方案，让现有的软件更好地运行在即将来到的新的内存架构之上。

范承工介绍，首先，新的硬件需要新的编程模式，但对于现有的企业级软件来说，重新编写带来的成本是巨大的，因此需要中间层的迁移工具；其次，尽管目前 PMem 介质已经能够提供较大的容量，但要完全胜任储存大规模数据，还是需要跨机联动，因此需要软件将硬件池化；另外，基于存储产生的数据服务一直是存储行业的重要组成部分，它也构成了新架构的一大重要需求。

对标上述三种需求，MemVerge 发布了一款名为 Memory Machine 的产品，基于英特尔傲腾硬件为企业提供软件服务。目前，Memory Machine 已经被一些金融、AI 领域客户使用。

谁在吃螃蟹

对于企业来说，尝试新技术的动力往往源于实际业务中的痛点，在大内存这样一个新的架构上更是如此。MemVerge 的客户中，有一家位于华尔街的投资银行最为典型。

每日股市盘中，这家投资银行以平均每秒五万笔交易的频率进行股票买卖，这些交易数据需要被实时地分发到两百多个账户。这些账户有些是交易相关，比如对冲基金、银行、其他交易员，有些是系统相关，比如合法化管理、风险评估等。

在投行的这项业务中，系统延迟影响的是真金白银的得失，因此在降低延迟这件事情上，他们不遗余力。在傲腾出现之前，银行系统内有一个非常成熟的解决方案，名为「发布/订阅」（Pub/Sub），通过 SSD 加传统网络的解决方案，延迟在几百微秒的量级。MemVerge 为这家银行构建了傲腾加 RDMA 的解决方案，配合 Memory Machine 的软件技术，能够将延迟降低至 3 微秒左右。

同样在金融领域，数据中心的宕机恢复一直是一个比较头疼的问题。由于实时高并发的特性，目前而言，在交易过程中，数据难以被实时储存到非易失的存储中，也就是俗称的难以「落盘」，而是被暂存在内存里，等交易日结束后再统一落盘。

出于安全因素考虑，在交易过程中落盘的只有一个日志。这样一来，如果在交易中系统宕机，内存中的数据丢失，要想恢复就需要根据日志从上一次「落盘」的时间节点开始回滚，也就是前一天晚上。这样的宕机恢复往往在小时级，而交易却在分秒进行。

PMem 介质的存储能有效解决这一问题，因为所有的数据都被储存在大内存中，断电不易失，因此不存在落盘这一动作。通过高频快照快速回滚，分钟级解决宕机带来的数据恢复问题。

另外，在近年来大热的 AI 领域，大内存也能发挥作用。范承工介绍，在深度学习的模型训练中，当模型的大小大于内存的大小时，AI 模型的训练速度会被数据的传输速度掣肘。影视动画、游戏等行业同理，也会遇到这样的问题，大内存的应用能够有效解决。

大内存改变了什么？

目前，在 MemVerge 的客户中，除金融机构外，还有 LinkedIn、腾讯云等互联网公司，以及一些 AI 公司。这些对计算的效率及可靠性有要求的公司，成了大内存时代的尝鲜者。

在存储架构的升级所带来的变化中，MemVerge 所做的业务只是其中一个很小的部分。基于新架构的数据服务、网络服务目前还处于蓝海阶段。另外，存储架构的升级也为应用层面提供了更多的想象。比如更快的游戏体验是否能催生新的游戏品类；AI 计算速度的提高带来了成本的降低，是否有助于 AI 技术在行业中的普及。

像内存介质这样普通消费者看不见的技术仍在演进。在这样的深海领域，一旦出现颠覆性创新，就将带来新一轮浪潮。就像移动互联网的催生来自电容屏的发明，AI 的广泛应用得益于对冯·诺依曼架构瓶颈的突破，PMem 介质内存带来的惊喜还未被揭开，这其中隐藏的机会也正等待被开启。

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