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AI時代,如何用服務器存儲如何升級?

作者: 時間:2025-10-30 來源:EEPW 收藏

一邊是基于Darkmont的至強6+蓄勢待發,另一邊是基于Zen 6的EPYC Venice摩拳擦掌,海量GPU并行計算的AI服務器正在醞釀一輪全新的升級,以更高的密度、吞吐量和效能支持AI負載和新應用挑戰。無論是CXL與內存擴展技術的落地,還是PCIe 5.0和PCIe 6.0與AI數據密集型應用推動的本地高速存儲,都將企業級固態硬盤推向了非常重要角色。存儲已經從系統的配套設施,變身成新平臺性能釋放的關鍵。

相對于HBM、GDDR和DRAM,企業級SSD優勢在于彌補了數據供給速度與計算速度之間的巨大鴻溝,特別是全新的CPU、GPU在算力、核心數量、AI吞吐量井噴式的增長,以往的低速存儲很容易造成計算單元空轉,造成數據饑餓,進而影響到企業的時間與支出成本。

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PCIe 5.0規范在企業級平臺中的普及已經能夠很好的解決很多問題。例如新平臺單路有機會提供多大128條PCIe 5.0通道,進而并行掛載8到16塊企業級SSD,聚合帶寬輕松突破100 GB/s,與內存子系統形成二級存儲池,為AI訓練、實時分析提供高速數據洪流。

隨著模型體積不斷增大,AI大模型、OLAP數據庫的工作經常超出物理內存已經成為日常,把熱數據緩存到企業級SSD也已經成為未來趨勢。以近段時間發布的LC9為例,不僅支持PCIe 5.0,NVMe 2.0和NVMe-MI 1.2c,以及OCP v2.5規范,單盤容量更是一步到位達到了245.76TB,能夠以更高的存儲密度,遠低于DRAM的存儲成本為AI提供數據流支持,同時響應性能還能保持在微秒級。

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隨著NVMe over RoCE v2和CXL 3.0的進一步推廣,本地SSD還可以池化為軟件定義內存,實現跨節點共享,特別企業級SSD或者數據中心級SSD與高性能AI服務器集群聯合,把數PB高速閃存當作全局地址空間,內存容量得以彈性擴容,讓數據中心、AIGC訓練集群突破單機內存墻。

BiCS8 TLC打造的CM9系列為高性能計算集群提供了充足的存儲支持,具備雙端口設計,為多平臺存儲方案提供更多可能性能。同時CM9系列擁有強勁的性能表現,順序讀取性能高達14.8GB/s,釋放PCIe 5.0潛能,且提供U.2和E3.S規格可選,滿足不同的存儲方案需求,且最高容量可達61.44TB。

CD9P同樣由BiCS8 TLC打造,最高容量同樣可達61.44TB,且旨在幫助數據中心優化TCO,同時兼顧高吞吐量、低延遲等諸多特性,為AI加速、機器學習、云端服務等應用提供更多可能性。

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數據就像糧草,算力再強,也需要數據跟上。鎧俠企業級SSD和數據中心級SSD以高速、穩定、可靠的表現,將數據洪流穩定地送到計算單元,成為新平臺中性能釋放的關鍵部件,也是數據存儲的保險栓,為AI應用落地提供堅實的保障。


關鍵詞: 服務器存儲 鎧俠

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