SSD: Der ideale Speicher für KI-Workloads
KI braucht schnellen, zuverlässigen Speicher, um riesige Datenmengen zu verarbeiten. Herkömmliche HDDs verlangsamen die Abläufe. SSDs bieten die Leistung, Energieeinsparungen und Skalierbarkeit, die KI-Arbeitslasten erfordern, und helfen Ihnen, das Beste aus Ihren KI-Systemen herauszuholen. Lassen Sie nicht zu, dass veralteter Speicher Ihre KI ausbremst. Wählen Sie SSD.
Schnellere Geschwindigkeiten, schnellere Ergebnisse.SSDs lesen und schreiben Daten viel schneller als HDDs und beschleunigen so das KI-Training und die Analyse. Ihre leistungsstarken GPUs müssen nicht mehr warten.
Weniger Strom, weniger Kosten.SSDs verbrauchen weniger Energie und erzeugen weniger Wärme als HDDs, wodurch Strom- und Kühlkosten gespart werden können.
Hohe Zuverlässigkeit:Da es keine beweglichen Teile gibt, sind SSDs äußerst stoßfest und bieten eine höhere MTBF, was eine hohe Verfügbarkeit und Datensicherheit für unternehmenskritische KI-Operationen gewährleistet.
Überlegene Dichte und Skalierbarkeit.SSDs bieten eine kleinere physische Größe, aber eine größere Kapazität durch eine höhere Dichte als HDDs. Und ermöglichen eine flexible Skalierung zum Aufbau massiver, hochleistungsfähiger Speicherpools (PB/EB-Skala), um die ständig wachsenden Datenanforderungen der KI zu erfüllen.
OSCOO SSDs POWER YOUR AI
Unser komplettes SSD-Sortiment unterstützt Training, Inferenz und Edge-KI-Arbeitslasten. Mit Hochgeschwindigkeits-PCIe-5.0-Schnittstellen und massiven Kapazitäten von über 30 TB beschleunigen wir die Datenbereitstellung, um das GPU-Potenzial freizusetzen, und bieten eine zuverlässige Grundlage für alle KI-Operationen.
OE200 NVMe PCIe4.0 Enterprise SSD
Bietet eine branchenführende Kapazität von 30,72 TB mit sequenziellen Lesegeschwindigkeiten von bis zu 7.000MB/s und 1600K IOPS für große Mengen an Zufallsleseleistung. Ideal für KI-Modell-Repositorys, in denen Modelle mit Milliarden von Parametern und historische Trainingsdatensätze gespeichert werden. Unterstützt das Vorladen von Daten für verteilte Trainingsknoten, um die Leerlaufzeit der GPUs zu minimieren.
OE300 NVMe PCIe5.0 Enterprise SSD
Verfügt über eine führende PCIe 5.0-Schnittstelle mit 14.000MB/s blitzschnellen Lesegeschwindigkeiten zur sofortigen Versorgung von 8-GPU-Clustern. Kombiniert mit 3000K random read IOPS und 60μs ultraniedriger Latenz beseitigt sie Engpässe beim Laden von Datensätzen im TB-Bereich. Optimiert für Multi-Node-Training, auch für Inferenzen aus großen Dateien wie Videostream-Analysen.
ON1000 PRO M.2 NVMe PCIe4.0 SSD
Einzigartige Kombination aus 8 TB Kapazität und 8 GB dediziertem Cache in einem M.2-Formfaktor, die Lesegeschwindigkeiten von 7.500MB/s erreicht. Der Cache steigert die Zufallsleistung bei kleinen Dateien erheblich und sorgt für eine stabile Modellausführung auf dem Gerät für Edge-Anwendungen (z. B. autonome Fahrzeuge) sowie für die Protokollspeicherung für leichtgewichtige Inferenzserver.
ON1000B M.2 2242 NVMe PCIe4.0 SSD
Das kompakte 42-mm-Design überwindet Platzprobleme und bietet eine Kapazität von 4 TB und Lesegeschwindigkeiten von 7.500MB/s. Die Schock-/Temperaturtoleranz macht sie zuverlässig für medizinische Handheld-CT-Scanner und Industrieroboter und ermöglicht eine kontinuierliche KI-gestützte Bildanalyse in rauen Umgebungen.
ON2000 PRO M.2 2280 NVME PCIe 5.0 SSD
Die PCIe 5.0×4-Schnittstelle mit 4 GB Cache ermöglicht 13.000MB/s Lesevorgänge und 2100K zufällige Lese-IOPS, wodurch die Inferenzlatenz auf Millisekunden reduziert wird. Der Cache sorgt für 99% konsistente Antwortzeiten bei hoher Gleichzeitigkeit - der Kernmotor für Empfehlungssysteme und Echtzeit-Übersetzungsdienste.
FAQ Über SSD für AI
SSDs sind für die KI von entscheidender Bedeutung, da sie die mechanischen Beschränkungen von HDDs beseitigen und sequentielle Geschwindigkeiten auf NVMe-Ebene von mehr als 7.000 MB/s und eine Latenzzeit von Mikrosekunden bieten. Dies ermöglicht eine kontinuierliche GPU-Nutzung während des Modelltrainings, indem Datenengpässe vermieden werden, die bei HDD-basierten Systemen zu Leerlaufzeiten von über 50% führen.
Für Trainingsworkloads müssen SSDs eine hohe sequenzielle Bandbreite (>6 GB/s) und Kapazitäten im Petabyte-Bereich bieten. Inferenzbereitstellungen erfordern eine konsistente Latenzzeit von unter 100 μs mit strengen Quality-of-Service (QoS)-Garantien. Alle KI-Anwendungen profitieren von einer Ausdauer auf Unternehmensniveau, die täglich mehrere vollständige Schreibvorgänge auf dem Laufwerk unterstützt.
Spezialisierte Controller (z. B. ScaleFlux CSD5000) sorgen für niedrige Latenzzeiten beim Wechsel zwischen sequentiellen und zufälligen E/A-Zugriffsmustern. Die Ergänzung durch adaptive I/O-Planungsalgorithmen minimiert Latenzspitzen für einen stabilen Durchsatz.
Ja - modernes 3D TLC/QLC NAND mit Wear-Leveling-Algorithmen bietet eine ausreichende Ausdauer. Technologien wie Inline-Komprimierung und Deduplizierung reduzieren die Schreibverstärkung weiter und unterstützen anhaltende Belastungen von über 10 TB/Tag pro Laufwerk.
Edge-Umgebungen erfordern SSDs mit mechanischer Widerstandsfähigkeit (ohne bewegliche Teile), industrieller Temperaturunterstützung (-40°C bis +85°C) und extremer Energieeffizienz (<5W/TB). Dies gewährleistet Zuverlässigkeit in unkontrollierten Umgebungen wie autonomen Fahrzeugen.
Die Prioritätensetzung ist je nach Anwendung sehr unterschiedlich:
- Groß angelegte Ausbildungbegünstigt Bandbreite und Ausdauer ≥3 DWPD bei Petabyte-Kapazitäten.
- Inferenz in Echtzeiterfordert deterministische Latenz- und QoS-Garantien mit Arrays im mittleren Terabyte-Bereich.
- Edge AIlegt den Schwerpunkt auf physische Robustheit und Watt-pro-Terabyte-Effizienz.