コンピュテーショナルストレージ

従来: SSD → CPU → メモリ → CPU（処理） → SSD
CS:  SSD内で処理完了 → 結果のみCPUへ

# SmartSSD での処理例
import xilinx_smartssd as xs

# FPGA アクセラレータ初期化
device = xs.Device("/dev/xdma0")
kernel = device.load_xclbin("search_kernel.xclbin")

# ストレージ内検索
results = kernel.search(
    pattern="ERROR",
    path="/data/logs/",
    regex=True
)
# CPUには結果のみ返される

# 透過的圧縮の例
# アプリケーションは通常のSSDとして認識
mount -t ext4 -o compress=lz4 /dev/nvme0n1 /mnt/csd

# 自動的に圧縮・解凍
# 実効容量が2-4倍に拡張

-- ストレージ内でのSQL処理
SELECT COUNT(*) FROM logs
WHERE level = 'ERROR'
AND timestamp > '2024-01-01';
-- 100TBのログを数秒で検索

# エッジでの推論処理
model = load_model("yolov5.onnx")
# 動画ファイルを直接処理
results = cs_device.process_video(
    "/storage/security_cam.mp4",
    model=model,
    extract_objects=True
)

// NVMe仕様での標準化API
struct nvme_compute_cmd {
    uint8_t opcode;  // 演算種別
    uint8_t flags;
    uint16_t command_id;
    // ...
    uint64_t prp1;   // 入力データ
    uint64_t prp2;   // 出力バッファ
    uint32_t cdw10;  // パラメータ
};

### SNIA規格
- **オフロード操作**: 標準化されたAPI
- **相互運用性**: ベンダー間の互換性
- **管理インターフェース**: 統一的な制御


### アプリケーション対応
1. **API統合**: SDKの組み込み
2. **処理分割**: CS向けとCPU向けの切り分け
3. **エラーハンドリング**: デバイス固有の対応
4. **性能測定**: 効果の定量化


### インフラ要件
- **電源**: 通常SSDより高消費電力
- **冷却**: 発熱への対処
- **管理ツール**: 専用監視ソフト


### 技術的課題
- **標準化**: ベンダー固有実装
- **プログラミング複雑性**: 専門知識必要
- **デバッグ**: ストレージ内処理の可視化


### コスト
- **初期投資**: 通常SSDの3-5倍
- **開発コスト**: アプリケーション改修
- **運用**: 専門人材の確保


- **AI統合**: より高度な推論処理
- **標準化進展**: CXLとの統合
- **普及拡大**: コスト低下による
- **新用途**: リアルタイム処理需要