인스토어 컴퓨팅(ISC)은 계산 저장 장치(CSD) 내부에서 연산을 수행함으로써 호스트-스토리지 데이터 이동량을 줄입니다. 다단계 애플리케이션의 경우, 이러한 이점을 실현하려면 워크플로우 전반에 걸쳐 데이터 배치, I/O-컴퓨트 오버랩, 그리고 장치 내 상태를 조정해야 하지만, 기존 인터페이스에는 이러한 결정을 위한 통합된 추상화가 부족합니다. 우리는 프로그램 내에서 데이터 상주성과 수명(lifetime)을 포착하여 이 추상화를 제공하는 NVMe 기반 ISC 스택인 Epic을 제시합니다: 위치 타입은 논리적 상주성을 선언하고, 데이터플로우는 호출(invocation) 내의 중간 값과 연산 상태에 대한 수명을 도출하며, keep 프리미티브는 선택된 상태를 여러 호출에 걸쳐 확장합니다. 이러한 의미론은 전체 오프로드 워크플로우를 위치가 지정되고 상태를 갖는 데이터플로우로 노출합니다. 스토리지 인식 컴파일러는 이 워크플로우를 변환하고, 이동 인지 논리 매핑 및 융합을 수행하며, I/O-컴퓨트 오버랩을 노출합니다; 런타임은 실행 시간 정보를 사용하여 계획을 완료하고, 작업을 물리적 리소스에 비동기적으로 바인딩하며 장치 내 상태를 관리합니다. 12개의 파일 스캐닝, 데이터베이스, 머신러닝 워크로드 전반에 걸쳐 Epic은 기존 다섯 가지 ISC 시스템 중 가장 강력했던 시스템보다 평균 1.6배 빠르며, 평균 4.2배의 속도 향상을 달성하고 최대 16.1배까지 해당 호스트 기준선 대비 성능을 높였으며, 구현에서 애플리케이션 측 코드를 최대 14배 줄였습니다.