| 导读 | 为了将数据永久存储在可一次写入的存档介质（比如玻璃）中，微软已经在 Project Silica 项目上倾注了许多资源。 |
近日，微软研究院又向我们介绍了一个名叫 HSD 的新项目，特点是能够将数据存储为可重写的全息图，因而很适合在云端环境中使用。团队表示，云端应用使之摆脱了为消费者开发和实施的束缚，比如要将驱动器的体型控制在 3.5 英寸。
HSD 团队当前的解决方案，可在扩展空间相对富余的存储机架上得到应用。
得益于消费光学和人工智能技术的进步，其存储密度已较早期翻番，目前该团队正致力于实现更高的密度、以及更快的访问速率。
我们已经部署了最新研发的大功率光纤激光器系统，以将读写时间都缩减一个数量级，和实现更高的访问速率。
从外 HSD 项目分别利用了显示行业和智能手机行业所推动的高分辨率 LCOS 空间光调制器和相机技术，以大幅提升其存储密度。
高分辨率相机技术也至关重要，其使得 HSD 设备能够将光学硬件的复杂性转移到软件层面。
在现有技术中，研究人员必须借助复杂的光学仪器，以实现从显示设备到相机的一对一像素匹配，从而使得密度最大化。
视频地址：//tv.sohu.com/v/dXMvODIyMjQwNTMvMjE1OTg0NDc3LnNodG1s.html
现在，HSD 团队可以借助商用高分辨率相机和现代的深度学习技术，将复杂性再次转移到数字领域。
这使得他们能够利用更简单、实惠的光学器件，而无需像素匹配，并通过商用级软硬件来补偿由此产生的光学畸变。
由于可在运行时通过软件对系统进行校准和补偿，因而该方法还能降低制造公差。结合商用级高分辨率组件和深度学习技术，可让存储密度较当前技术提升 1.8 倍。
微软研究院还希望进一步提升读写速度和容量，以创造出一种专门面向云端应用的定制技术，其访问速度和存储密度都将远超早期版本。
最后，对 Project HSD 和 Optics for the Cloud 研究感兴趣的朋友，可回顾 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 在微软 Ignite 2020 线上大会的演讲部分。
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本文地址：//gulass.cn/microsoft-is-developing-2.html编辑：吴康宁，审核员：清蒸github
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