Производителят на памети Kioxia разработи корпоративен SSD GP1 за използване в AI системи като допълнителен слой памет за GPU. Моделът използва XL-Flash флаш памет с ниска латентност и е проектиран да съхранява AI модели и данни, които не се побират в скъпата GPU HBM памет.
За разлика от традиционните дискове, които работят като блоково съхранение, GP1 е проектиран за бърз достъп до големи набори от данни, AI модели и кешове, които са твърде големи, за да се поберат в HBM паметта, използван в съвременните AI ускорители.
GP1 е базиран на XL-Flash от второ поколение – флаш памет от клас SCM с характеристики между RAM и традиционните дискове. Моделът поддържа блок с размер 512 байта, което позволява достъп до малки количества данни без ограниченията на конвенционалните NAND SSD дискове.
Устройството използва PCIe 6.0 интерфейс и NVMe 2.2 протокол и е достъпно във формати EDSFF E1.S и E3.S за сървъри. Някои версии ще включват директно охлаждане със студена плоча, съобщи guru3d.
Архитектурата на първата версия на GP1 е проектирана за приблизително 10 милиона операции за произволно четене в секунда (IOPS). Kioxia твърди, че бъдещите поколения устройства ще могат да се мащабират до 100 милиона IOPS.
Максималната заявена издръжливост достига 50 DWPD (Drive Writes Per Day – броят на пълните записи на целия диск на ден), което е значително по-високо от възможностите на конвенционалните SSD дискове за операции предимно за четене.
Kioxia очаква GP1 да се използва в инфраструктура с изкуствен интелект, където обемите от данни непрекъснато нарастват и съхраняването на всички данни в HBM става непосилно скъпо. По-“хладните” данни могат да се съхраняват на SSD дискове, оставяйки скъпата високоскоростна GPU памет за активно обработвани данни.
Очаква се мостри на GP1 да бъдат налични в края на 2026 г., но компанията все още не е разкрила капацитета, латентността, устойчивата скорост на пренос на данни, консумацията на енергия или цената на устройствата.
Въвеждането на GP1 представлява опит за промяна на ролята на флаш паметта в системите с изкуствен интелект: вместо да се използва като просто устройство за съхранение, тя се превръща в допълнителен слой памет, наред с графичния процесор, хъба за управление на паметта (HBM) и RAM.
Реалната ефективност на този подход обаче ще зависи от софтуера, който може правилно да разпределя данните между различните слоеве памет.
