ТВЕРДОТЕЛЬНЫЕ НАКОПИТЕЛИ: Идеальное хранилище для рабочих нагрузок искусственного интеллекта
Для работы с огромными объемами данных искусственному интеллекту требуется быстрое и надежное хранилище. Традиционные жесткие диски замедляют работу. Твердотельные накопители обеспечивают производительность, энергосбережение и масштабируемость, необходимые для рабочих нагрузок ИИ, и помогают получить максимальную отдачу от систем ИИ. Не позволяйте устаревшим системам хранения данных тормозить работу вашего искусственного интеллекта. Выбирайте твердотельные накопители.
Быстрее скорость, быстрее результаты.Твердотельные накопители читают и записывают данные гораздо быстрее, чем жесткие диски, что ускоряет обучение и анализ ИИ. Вашим мощным графическим процессорам не придется ждать.
Меньшая мощность, меньшие затраты.Твердотельные накопители потребляют меньше энергии и выделяют меньше тепла, чем жесткие диски, что позволяет сэкономить на оплате счетов за электричество и охлаждение.
Надежность:Благодаря отсутствию движущихся частей твердотельные накопители обладают высокой ударопрочностью и более высокой наработкой на отказ, обеспечивая высокую доступность и безопасность данных для критически важных операций искусственного интеллекта.
Превосходная плотность и масштабируемость.Твердотельные накопители имеют меньший физический размер, но большую емкость за счет более высокой плотности, чем жесткие диски. И обеспечивают гибкое масштабирование для создания массивных высокопроизводительных пулов хранения (масштабы PB/EB), чтобы удовлетворить постоянно растущие потребности ИИ в данных.
Твердотельные накопители OSCOO питают ваш искусственный интеллект
Наша полная линейка твердотельных накопителей позволяет выполнять обучение, выводы и граничные рабочие нагрузки ИИ. Благодаря высокоскоростным интерфейсам PCIe 5.0 и большой емкости 30 ТБ+ мы ускоряем доставку данных и раскрываем потенциал GPU, обеспечивая надежную основу для всех операций ИИ.
Твердотельный накопитель OE200 NVMe PCIe4.0 Enterprise
Обеспечивает лучшую в отрасли емкость 30,72 ТБ при скорости последовательного чтения до 7 000MB/s и производительности 1600K IOPS при объемном произвольном чтении. Идеально подходит для хранилищ моделей ИИ, в которых хранятся модели с миллиардными параметрами и исторические наборы данных для обучения. Поддержка предварительной загрузки данных для распределенных тренировочных узлов позволяет минимизировать время простоя GPU.
Твердотельный накопитель OE300 NVMe PCIe5.0 Enterprise
Флагманский интерфейс PCIe 5.0 с молниеносной скоростью чтения 14 000MB/s позволяет мгновенно питать кластеры на 8 GPU. В сочетании с 3000 тыс. IOPS при случайном чтении и ультранизкой задержкой 60 мкс он устраняет узкие места при загрузке наборов данных масштаба ТБ. Оптимизирован для многоузлового обучения, также справляется с выводами по большим файлам, например, при анализе видеопотоков.
Твердотельный накопитель ON1000 PRO M.2 NVMe PCIe4.0
Уникальное сочетание емкости 8 ТБ и выделенного кэша 8 ГБ в форм-факторе M.2 позволяет достичь скорости чтения 7 500MB/s. Кэш значительно повышает производительность при работе с небольшими файлами, обеспечивая стабильное выполнение моделей на устройстве для пограничных приложений (например, автономных транспортных средств), а также хранение журналов для легких серверов выводов.
Твердотельный накопитель ON1000B M.2 2242 NVMe PCIe4.0
Компактный 42-миллиметровый корпус позволяет преодолеть дефицит пространства, обеспечивая емкость 4 ТБ и скорость чтения 7 500MB/s. Устойчивость к ударам/температуре делает его надежным для медицинских портативных компьютерных томографов и промышленных роботов, обеспечивая непрерывный анализ изображений с помощью искусственного интеллекта в жестких условиях.
Твердотельный накопитель ON2000 PRO M.2 2280 NVME PCIe 5.0
Интерфейс PCIe 5.0×4 с кэшем 4 ГБ обеспечивает скорость чтения 13 000MB/s и 2100K IOPS при случайном чтении, сокращая время ожидания вывода до миллисекунд. Кэш обеспечивает постоянное время отклика 99% при высоком параллелизме - основной механизм для рекомендательных систем и сервисов перевода в реальном времени.
FAQ о твердотельных накопителях для искусственного интеллекта
Твердотельные накопители ✅ очень важны для ИИ, поскольку они устраняют механические ограничения жестких дисков, обеспечивая последовательную скорость на уровне NVMe, превышающую 7000 MB/с, и микросекундную задержку. Это обеспечивает непрерывное использование GPU во время обучения моделей, предотвращая узкие места в данных, которые вызывают время простоя >50% в системах на базе HDD.
✅ Для учебных рабочих нагрузок твердотельные накопители должны обеспечивать высокую последовательную пропускную способность (>6 ГБ/с) и емкость петабайтного масштаба. При развертывании систем вывода требуется постоянная задержка в хвосте менее 100 мкс и строгие гарантии качества обслуживания (QoS). Все приложения искусственного интеллекта выигрывают от выносливости корпоративного уровня, поддерживающей ежедневную многократную запись на весь диск.
✅ Специализированные контроллеры (например, ScaleFlux CSD5000) поддерживают низкую задержку при переходе от последовательного к случайному вводу/выводу. В дополнение к этому адаптивные алгоритмы планирования ввода-вывода минимизируют скачки задержек, обеспечивая стабильную пропускную способность.
✅ Да - современная 3D TLC/QLC NAND с алгоритмами выравнивания износа обеспечивает достаточную выносливость. Такие технологии, как встроенное сжатие и дедупликация, еще больше снижают усиление записи, поддерживая устойчивую нагрузку свыше 10 ТБ/день на диск.
✅ Для граничных сред требуются твердотельные накопители с механической устойчивостью (достигается за счет отсутствия движущихся частей), поддержкой промышленных температур (от -40°C до +85°C) и экстремальной энергоэффективностью (<5 Вт/ТБ). Это обеспечивает надежность в неконтролируемых условиях, например в автономных автомобилях.
✅ Приоритеты значительно различаются в зависимости от области применения:
- Крупномасштабное обучениепредпочтение отдается пропускной способности и выносливости ≥3 DWPD при петабайтной емкости.
- Выводы в реальном временитребуется детерминированная задержка и гарантии QoS при использовании среднетерабайтных массивов.
- Edge AIОсобое внимание уделяется физической прочности и эффективности на ватт-терабайт.