神经形态处置和自搜索存储如何降低数据风险

当数码化的推进日益推进，机构组织必须在边缘处理的信息数量激增。从设备、建筑、车辆、船舶、飞机等的移动设备和边缘传感器中将生成大量数据。

寻找有效的方法来管理、使用和保护这些数据是一项艰巨的任务。如今一个有效且具有成本效益的解决方案出现。神经形态处理和自搜索计算存储的结合可以使组织快速处理大量边缘数据。

边缘数据可以提供决策参考，从而实现更有效的核心任务。问题是，处理这些数据所需的计算和网络基础设施没有跟上。组织缺乏在边缘处理数据的计算能力，也缺乏将数据传输到具有处理能力的集中位置的网络带宽。

Cyberedge的一份新报告发现，68%的政府机构在2021面临网络攻击，这表明政府机构需要在发生攻击时找到创新的数据保护解决方案。在应对网络事件时，主动响应能力至关重要，通过快速找到数据并实时提醒分析师，大大降低自己网络使用的风险并保护自己的职务。

但是，如果像大脑一样，计算机可以非常快速地执行特定任务，而只需要很少的电力，会怎么样？这就是神经形态处理器的前景——本质上是一台模仿大脑系统的计算机。

神经形态处理能够在边缘改变网络风险。从构建在高端现场可编程门阵列（FPGA）集成电路上的神经形态处理单元（NPU）开始，该集成电路专为加速关键工作负载而定制。添加几十TB的本地SSD存储。其结果是一个基于NPU的自搜索存储设备，可以在边缘和极低的功耗下对非常大的数据集执行极其快速的搜索。我们的研究表明，这种新技术可以提供比传统的闪存更高的性能，同时也可以降低成本。

（编辑：银川站长网）

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