AI 正在提出新的需求；美光的 G9 NAND SSD 可滿足這些要求

美光 AI 產品家族的新成員值得歡迎

美光 G9 NAND SSD（特別是 9650、6600 ION 和 7600）代表了策略性飛躍。 

讓我們從效能領先的美光 9650 SSD 開始。此全球首款 PCIe Gen6 SSD 基於美光業界領先的 G9 TLC NAND 打造，可提供高達 28 GB/s 的循序讀取速度和 550 萬 IOPS（每秒讀寫次數）的隨機讀取速度，以及 14 GB/s 的循序寫入速度和 90 萬 IOPS 的隨機寫入速度。這些結果使其成為 TensorFlow^®、使用 CUDA^®-X 資料庫的 PyTorch^® 、RAPIDS^™、搭載 GPU 加速的 Apache Spark^™，以及 NVIDIA^® GPU Direct Storage 等 GPU 加速工作負載的理想選擇。其六平面架構可確保資料以運算速度流動，從而消除瓶頸並最大限度提高吞吐量。9650 的容量高達 30.72TB，並為讀取密集型和混合型應用場景量身訂製了耐用性選項，不僅速度快，而且適應性強。

但光有效能還不夠。AI 規模的環境還要求密度和功耗效率。這正是創紀錄的美光 6600 ION 的用武之地。這款基於 NAND 的超密集 G9 QLC（四層單元）SSD 重新定義了超大規模儲存裝置的可能性。E3.S 規格尺寸的容量達到 122TB，E3.L 規格尺寸的容量達到 245TB，可為每台 2U 伺服器提供高達 4.88PB 的儲存容量。這具有變革性意義：它意味著更少的硬碟、更少的機架空間、大幅降低的功耗以及更高的總體擁有成本（TCO）。事實上，與傳統 HDD 相比，6600 ION 的密度提升 3.4 倍，IOPS 提升 3,000 倍，1 是 AI 資料湖、模型庫和歸檔推理資料集的理想選擇。

此外，還有美光 7600，這款主流 Gen5 SSD 為更廣泛的工作負載帶來高效能。在 QD256（256 佇列深度）條件下，具有高達 12 GB/s 的讀取速度、210 萬 IOPS 和低於 1 毫秒的延遲，專為 AI 推理、OLTP（線上交易處理）資料庫和邊緣部署而最佳化。其效率（以每瓦 IOPS 計算）允許整合舊硬碟，並減少運營資料中心的能源消耗。

這些 SSD 共同組成統一的產品組合，覆蓋從高效能訓練到具成本效益的儲存及即時推理的完整 AI 基礎架構需求。它們採用共同的架構架構——美光業界領先的 G9 NAND。 

這種一致性很重要。它簡化資格認證，最佳化部署，並確保在不同環境中實現可預測的效能。有關我們 SSD 產品組合的詳細資訊和規格，請查看我們的部落格：「美光基於 G9 NAND 的 SSD 引領 AI 和雲端運算的發展。」

AI 資料中心的策略差異化因素

但這不僅與規格有關，也與策略有關。隨著 AI 成為企業創新的核心，其背後的基礎架構也必須隨之發展。儲存裝置不再是事後考慮的因素；而是效能推動因素、成本驅動因素和差異化競爭因素。美光瞭解這些因素。這就是為什麼我們不僅在製造 SSD，更在構建與未來運算相匹配的解決方案。

現實情況是，AI 工作負載的要求只會越來越高。以大規模推理場景為例，如金融系統中的即時欺詐檢測，或次世代客戶服務中的即時語音合成。這些應用依賴於對巨量資料的超高速存取，並要求 SSD 能夠在無延遲瓶頸的情況下實現超高 IOPS。更前沿的應用包括能夠在瞬間分析 TB 級測序資料的 AI 驅動的基因組學管道，或能夠在毫秒內為數百萬使用者提供個性化使用者體驗的動態推薦引擎。這些應用不僅需要儲存裝置，還需要專為 AI 推理的獨特強度、並行性和回應性而構建的儲存裝置，因為在 AI 推理中，每一微秒都至關重要。

模型會越來越大，訓練會越來越複雜，推理會越來越快，資料會越來越密集，並且功耗效率會比以往更加重要。這一領域的贏家將是預見到未來變化並開始為之構建的企業。 

美光的 G9 NAND SSD 正是這種前瞻性的體現。在資料中心的資料儲存和移動方面，沒有一體適用的解決方案；它們需要完整的記憶體和儲存解決方案層級結構，以滿足這些高強度 AI 工作負載的需求。從美光的高頻寬記憶體 HBM4 到 6600 ION SSD，美光針對 AI 構建我們的解決方案。 

展望未來，我們必須繼續對話。我們如何平衡效能與永續性？ 將出現哪些新的規格尺寸以支援邊緣 AI？ 儲存裝置將如何發展以支援聯合學習和分散式 AI 等技術？ 這些是我們必須共同探討的問題。

美光很榮幸能引領這場對話。我們邀請合作夥伴、客戶和業界同濟與我們一起塑造 AI 基礎架構的未來——因為旅程才剛剛開始，而可能性是無限的。

若要瞭解我們完整的資料中心 SSD 產品組合，請造訪資料中心 SSD 儲存解決方案 | Micron Technology, Inc.