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铠侠全面展示AI SSD:不只是快 稳定性更高达99999%!

时间:2025-03-02 23:28:18 作者:江南体育官方入口 点击:16 次

  快科技2月12日消息,作为NAND闪存与固态存储的领导品牌,铠侠在CES 2025上展示了一系列创新产品和技术,包括面向AI人工智能、汽车、消费者、工业等众多应用领域的SSD硬盘与存储卡产品。

  尤其是在这个AI蒸蒸日上的时代,几百上千亿参数的大模型,对于运行环境的性能提出了极为苛刻的需求,不仅仅需要足够强大的CPU处理器、GPU显卡、内存,更离不开SSD存储的支撑。

  无论是数据中心提供云端AI服务,还是普通消费的人在端侧部署,不能离开庞大的存储空间、超快的读写速度,这就非常考验SSD厂商的投入和支持力度了。

  铠侠集成了原东芝的优良基因,无论是闪存、主控、固件等核心技术的开发,还是SSD终端产品的发展,都一直走在前列。

  目前,铠侠旗下拥有完整、强大的SSD产品线,尤其是在数据中心与服务器领域,更是首屈一指,可为接下来的AI、云端应用提供高效可靠的存储基础。

  面对AI的海量数据存储需求,提升闪存存储的效率与效能,无疑是至关重要的。

  近期,铠侠正式推出了第八代BiCS FLASH,218层堆叠设计,并采用创新的横向微缩技术,达成1Tb TLC、1/2Tb QLC的闪存单元(4 Planes),位密度提升超过50%,读写能效也大大提升。

  其中,基于新闪存的QLC SSD已经准备好,随便什么时间都能投入商用领域,相比传统的HDD机械硬盘拥有更好的性能、更好的成本控制,可在单块SSD中集成最多16颗芯片,容量高达4TB。

  第八代BiCS FLASH的最大特点是导入了“CBA”架构,使用不相同的晶圆分别制造存储单元阵列、CMOS控制电路,然后将存储单元阵列侧的晶圆翻转,再将两中晶圆粘贴在一起,从而获得更高的效能提升。

  其中,CMOS控制电路部分的接口速度高达3600MT/s,从而为新一代PCIe 5.0 SSD以及未来的PCIe 6.0,提供强有力的支撑。

  目前,铠侠第八代BiCS正在推动量产落地,同时为数据中心存储准备了大量的产品和技术积累。

  说到PCIe 5.0,AI大模型的训练对存储有着极高的要求,毕竟一个项目的AI深度学习训练可能会持续几个月时间,每个节点产生的数据都需要保存、随时调用,因此SSD硬盘不但要大容量,更要高性能、低延迟、高稳定。

  目前,PCIe 5.0在服务器中慢慢的变成了硬件沟通的重要桥梁,PCIe 5.0 SSD更是在数据中心成为AI的基石。

  本次展会,铠侠展示了全系列SSD产品,包括企业级的CM7系列、数据中心级的CD8P系列、SAS双端口的PM7系列、面向数据中心高性价比的CD8系列、E1.S新形态的XD8系列,等等。

  CM7系列是面向企业市场的PCIe 5.0 SSD,适用于资料存储、商业智能、AI与机器学习、线上交易处理等。

  它有2.5英寸、3.5英寸E3.S两种形态,高可靠双端口设计,支持U.2/U.3主机,支持PCIe 5.0、NVMe 2.0,分为读写混合型CM7-V系列、读取密集型CM7-R系列。

  闪存是铠侠BiCS TLC,并支持闪存芯片故障保护,可在芯片失效时确保数据完整性,还有SR-IOV、CMB、多流写入等功能。

  CD8P系列面向数据中心,可用于超大规模计算、IoT与大数据分析、线上交易处理、虚拟化环境、流媒体、CDN等场景。

  它包括2.5英寸、3.5英寸E3.S两种形态,其中CD8P-V系列面向读写混合型应用,每天可以3次全盘写入,CD8P-R面向读取密集型应用,每天可以1次全盘写入。

  XD8系列采用了用于企业、数据中心的EDSFF E1.S形态,符合OCP数据中心NVMe SSD规范,存储密度更高、扩展性更佳,可满足大规模数据应用的特性需求,包括容量、性能、功耗散热、供电,可选9.5mm、15mm两种厚度。

  容量起步就有1.92TB,最高可达7.68TB,性能也是遥遥领先,顺序读取高达12.5GB/s,顺序写入最高5.8GB/s,而随机读写最高分别能做到2300K IOPS、250K IOPS。

  XD8系列应用场景范围广阔,尤其是读取密集型企业,CDN、全闪存阵列、人工智能、机器学习、云存储等等都非常合适。

  值得一提的是,铠侠还展示了一套通用闪存存储阵列,专为ADAS辅助驾驶系统模块设计,支持UFS 4.0/3.1、AEC-Q100 Grade 2规范,可承受低至-40℃、高达105℃的环境,容量从32GB到512GB不等。

  可以说,在这场AI浪潮下,没有一点科技行业和企业能够置身事外,否则注定会被时代淘汰。

  尤其是在硬件基础设施方面,无论是AI训推加速卡、CPU处理器,还是内存、硬盘存储,都必须不停地改进革新,从性能、稳定性、扩展性等各个角度持续升级发展,才能满足AI开发与应用的丰富需求。

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