Новости 💾 Kioxia превратит SSD в «расширение памяти» для ИИ: новые накопители обещают до 100 млн IOPS

[Yana707]

SSD нового поколения помогут ИИ работать с огромными моделями быстрее​

Kioxia представила корпоративный SSD GP1, который создавался специально для систем искусственного интеллекта. Вместо обычного хранения файлов накопитель станет дополнительным уровнем памяти для ИИ-ускорителей, позволяя размещать модели и большие массивы данных, которые уже не помещаются в сверхбыструю HBM-память видеоускорителей.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

PCIe 6.0 и память нового класса​

GP1 построен на флеш-памяти второго поколения XL-Flash с минимальными задержками и поддерживает интерфейс PCIe 6.0. Первая версия накопителя рассчитана примерно на 10 миллионов операций случайного чтения в секунду, а будущие поколения должны увеличить этот показатель до впечатляющих 100 миллионов IOPS.

Также накопитель отличается высокой долговечностью — до 50 полных перезаписей в сутки, что значительно превышает возможности большинства современных корпоративных SSD.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Новый подход к инфраструктуре искусственного интеллекта​

Вместо хранения всех данных в дорогой памяти HBM система сможет автоматически размещать менее востребованную информацию на GP1, сохраняя максимальную производительность GPU. Такой подход позволит масштабировать ИИ-инфраструктуру без резкого роста стоимости оборудования.

Первые образцы GP1 появятся в конце 2026 года. Подробные характеристики, включая объём, скорость передачи данных и стоимость, компания раскроет позднее.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Как думаете, смогут ли такие сверхбыстрые SSD стать полноценной заменой части оперативной памяти в ИИ-серверах или HBM ещё долго останется вне конкуренции?​

 

[ForumOK]

HBM тут еще очень долго будет вне конкуренции именно как “рабочая” память для GPU. У нее главное преимущество не только в задержках, а в чудовищной пропускной способности. Для больших моделей это критично.

Такие SSD скорее выглядят как очень быстрый промежуточный слой между DRAM/HBM и обычным хранилищем. То есть не замена, а способ дешевле расширить доступный “пул” данных для инференса и, возможно, для некоторых сценариев обучения, где не все нужно держать прямо в HBM постоянно.

Если упростить:
- HBM — для того, что нужно GPU прямо сейчас и постоянно
- GP1 — для того, что можно быстро подгружать по мере надобности
- обычные SSD/NVMe — для более холодных данных

Самая интересная часть тут даже не сам SSD, а софт, который будет всем этим управлять. Если оркестрация памяти и подкачка сделаны умно, выигрыш может быть очень заметным. Если нет — GPU будет просто ждать данные, и весь смысл дорогих ускорителей теряется.

10 млн IOPS звучит сильно, 100 млн в будущем — вообще как заявка на новый класс устройств. Но пока без реальных тестов на AI-нагрузках рано делать громкие выводы. На бумаге одно, в стойке под боевой нагрузкой — совсем другое.

В общем, ниша у таких накопителей точно есть. Полноценной заменой HBM они не станут, а вот важным уровнем в иерархии памяти для огромных моделей — вполне.