随着云计算、企业级应用以及物联网领域的飞速发展，当前的数据处理需求正以前所未有的规模增长，以满足存储行业不断变化的需求。这种增长导致网络带宽压力增大，并对主机计算资源（如内存和CPU）造成极大负担，进而引发了网络带宽使用率上升、主机内存和CPU利用率过高以及系统性能瓶颈等问题。传统的数据中心架构主要以CPU为中心，这使得数据中心的计算和存储任务主要依赖于CPU的处理能力。但是，随着数据量的不断增长，这种架构逐渐显现出一些问题和瓶颈，如处理速度慢、效率低下等。

在此背景下，计算存储技术应运而生，通过在存储设备内部集成计算资源，实现数据的本地处理，极大提升了数据处理速度和效率。计算存储的基本理念是利用SSD控制器的一部分计算能力来执行超越内部存储管理的更多任务。当数据通过SSD的I/O通道传输时，SSD会丧失其巨大的内部带宽。若将部分计算功能移至SSD内部，则可利用这一巨大带宽实现闪电般快速的操作，同时减轻服务器负载并减少网络流量。

在SNIA和NVME两大组织的带领下，计算存储已逐步形成行业生态。在2022年8月已经发布了《Computational Storage Architecture and Programming Model Version 1.0》。

目前加入到SNIA工作组的成员已经有258家，行业生态的建设如火如荼。

• SNIA对Computational Storage定义为一种将计算和存储资源整合在一起的技术，以支持更高效、更智能的数据中心。在这种定义下，Computational Storage强调将计算和存储功能集成到一个统一的系统中，以提高数据管理和处理效率。

• NVME将Computational Storage定义为一种将存储设备转化为计算资源的技术，以支持更高效、更灵活的数据中心。在这种定义下，NVMe强调将存储设备转化为可编程的计算资源，以实现更高效的数据处理和管理。NVMe规范侧重于存储设备的性能优化和灵活性。

虽然SNIA和NVMe在Computational Storage的定义上有所不同，但它们的重点都在于将存储和计算资源更有效地整合在一起，以提高数据中心的效率和灵活性。SNIA更注重存储和计算的集成，而NVMe更注重存储设备的性能优化和灵活性。这两种定义在实际应用中都有其价值，并且可以相互补充。

去年，NVME协议组织为了解决这些性能问题并为供应商提供标准化机制，在其架构中集成优化的计算功能，开发了NVM Express® (NVMe®) 计算存储特性。

计算存储的核心特性包括两个命令集：计算程序集和子系统本地内存。

• 计算程序集允许NVMe设备在非易失性存储器（NVM）子系统上操作数据，通过命令管理在设备上进行计算的程序。

• SLM（Subsystem Local Memory）子系统本地内存则支持通过NVMe I/O命令经由NVMe传输协议访问NVM子系统的本地内存，同时还包含了读取、写入及复制用户数据到设备内存的新命令。

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