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AI算力升級,存儲將扮演什么角色?

存儲 存儲設備
AI時代的到來,勢必所有的AI PC、數據中心、邊緣計算、終端應用所搭載的存儲器容量都呈現出倍數增長模式,DRAM、NAND Flash需求量大增,甚至推動新一輪的技術變革

近期AI計算平臺已經迎來新一輪升級。從NVIDIA發布Rubin GPU,到Intel發布至強6,再到AMD的銳龍和EPYC處理器,無一不在強調AI加速的重要性。特別是在PC領域,Windows on ARM產品蓄勢待發,基于x86的AI PC更是鎖定先進制程,將AI TOPS和應用范圍都拓寬到更廣大產品線中。

AI時代的到來,勢必所有的AI PC、數據中心、邊緣計算、終端應用所搭載的存儲器容量都呈現出倍數增長模式,DRAM、NAND Flash需求量大增,甚至推動新一輪的技術變革,HBM、CXL技術都是很好的例子。更重要的是,以閃存為介質的存儲,在其中已經開始扮演更重要的角色。

讓數據中心性能倍增

近期大熱的NVIDIA DGX B200將AI性能提升到全新層次,實時大型語言模型推理和人工智能訓練性能呈現出指數級增長,從而可以更好的應對包括大語言模型、推薦系統、聊天機器人在內的AI應用,成為AI轉型的關鍵。

這意味著DGX B200需要處理各種復雜的工作負載,除了使用高規格的NVLink互聯技術和Blackwell GPU之外,同樣還需要高性能存儲方案應對企業數據密集型工作負載時所需的敏捷性和可擴展性。

這是一套復雜的存儲系統,需要在PCIe? 5.0與NVMe規范下實現可靠的RAID兼容性和互操作性能。特別是生成式AI與檢索增強生成 (RAG) 系統的重要性更勝以往,關系數據庫PostgreSQL和向量數據庫需求變得格外重要。

為此,鎧俠與Xinnor展開合作,在COMPUTEX 2024上宣布旗下的PCIe? 5.0 NVMe SSD成功通過Xinnor的RAID解決方案的兼容性和互操作性測試,與采用相同硬件配置的軟件 RAID 解決方案相比,在數據降級模式下執行PostgreSQL,效能更提升達25倍。

不僅如此,鎧俠PCIe? 5.0 SSD擁有出色的性能。具備了對PCIe? 5.0和NVMe? 2.0的支持,并已經充足釋放PCIe? 5.0性能的產品,最大容量同樣也達到了30.72TB。

提升終端AI體驗

無論是基于ARM還是基于x86的AI PC,為AI算力加速已經成為主要競爭力。離線模型在AI PC上運行可以很好的保護用戶的隱私需求,同時在網絡受限的環境下,依靠AI PC的性能也可以獲得文生圖、圖生圖、信息整理等流暢的本地AI體驗。

AI PC帶來的存儲需求的提升,已經在產品中有所體現。單個離線模型已經動輒數十GB,容量已經堪比3A游戲大作。如果需要在不同應用之間切換,那么上百GB的存儲空間也變成了必需。因此我們仔細觀察今年發布的AI PC產品,在標配32GB內存的同時,1TB存儲空間成為了基本盤。而在未來,Lunar Lake也將對存儲提出更進一步的要求。

基于驍龍X Elite的筆記本亦是如此,Windows on ARM的進一步推廣,同樣也需要PCIe SSD的支持,未來一段時間中,我們也會看到采用1TB以上的PCIe 4.0 SSD與驍龍X系列處理器搭配,從而更好的發揮AI性能。

AI PC最大的特點之一是注重輕薄化,不僅要求SSD有足夠的性能,也必須占用更小的空間。鎧俠 BG6 系列固態硬盤在賦能助力AI PC方面展現了卓越的性能和靈活性。采用 PCIe? 4.0 和NVMe 1.4c規范,搭載高達2,048 GB的KIOXIA BiCS FLASH?第6代TLC閃存,其中最小尺寸只有M.2 2230,即使平板型筆記本也不在話下。在未來,第8代KIOXIA BiCS FLASH? QLC閃存也將蓄勢待發,為移動設備存儲容量和性能提供了更多可能性。

手機和XR設備的移動端同樣也需要AI的加持,在未來離線模型也將會成為智能設備的一部分,作為UFS 4.0的重要推動者之一,鎧俠已經將這項技術應用于產品中,尤其是在各大廠商新近發布的旗艦級手機和平板電腦上,憑借著高性能和小尺寸,鎧俠UFS4.0的小尺寸封裝為手機、移動設備等終端產品提供了更大的空間優勢,也進一步給AI設備的個性化設計提供了更多可能。

隨著AI算力不斷升級,我們將會看到更多的產品優先選用大容量存儲的產品,鎧俠也將繼續致力于閃存解決方案的研發和創新,以成為全球用戶信賴的存儲產品解決方案供應商之一。鎧俠不僅存儲數據,并將通過利用數據來創造價值。在多樣化數字社會進程中,助力創建行業標準,應對不斷變化的市場趨勢,推動行業向令人振奮的方向發展。

責任編輯:張誠
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