Kioxia GP1: SSD с латентностью на уровне Optane

Kioxia показала GP1 — первый серверный SSD на флеш-памяти XL-FLASH второго поколения: до 10 миллионов операций в секунду на случайном чтении, задержка меньше 5 микросекунд. Для бизнеса это дешёвый способ нарастить память ИИ-серверов, где HBM и DRAM сейчас в дефиците, а не просто ещё один быстрый диск.

Краткое содержание

• XL-FLASH второго поколения, блоки по 512 байт вместо привычных 4 КБ, до 10 млн IOPS на случайном чтении, задержка менее 5 мкс;
• ресурс до 50 DWPD — уровень, недостижимый для обычных TLC-накопителей;
• форматы E3.S и E1.S (9,5 и 15 мм), у части моделей — прямое жидкостное охлаждение;
• работает в связке с инициативой NVIDIA Storage-Next — расширяет память ускорителя дешевле, чем HBM или DRAM.

Чем XL-FLASH отличается от обычной флеш-памяти

Обычный корпоративный SSD, даже самый быстрый, читает и пишет блоками по 4 килобайта — это удобно для файловых операций, но избыточно для ИИ-нагрузок, которым нужны короткие произвольные обращения к памяти. GP1 обращается к данным блоками по 512 байт: именно такая гранулярность нужна GPU, когда он напрямую тянет данные с накопителя, минуя лишние прослойки. Интерфейс — PCIe 6.0 и NVMe 2.2, ресурс — до 50 перезаписей объёма в сутки. Это память, а не типовой корпоративный диск с его 1–3 DWPD. У версий в форматах E3.S и E1.S 9,5 мм предусмотрено прямое жидкостное охлаждение — при таких IOPS кристаллы греются заметно сильнее обычной флеш-памяти.

Насколько GP1 подобрался к Intel Optane

Восемь лет Intel Optane оставался эталоном задержки для индустрии — даже после того, как Intel в 2022 году свернула производство этой памяти. За всё это время так и не появилось ничего быстрее. GP1 — первый накопитель, который подошёл к Optane вплотную: около 10 миллионов IOPS против 1,5 миллиона у топового Optane P5800X — почти восьмикратный отрыв на сопоставимой гранулярности доступа. Но полной победы нет: за счёт «родных» четырёхкилобайтных блоков Optane по-прежнему выигрывает в чистой пропускной способности на одну операцию. Честнее сказать так: GP1 — не замена Optane один в один, а первый флеш-накопитель, который реально приблизился к его нише низкой задержки, а не обещает это в рекламных материалах.

Что мешает купить прямо сейчас

Kioxia пока раздаёт только образцы для тестирования — ограниченному кругу заказчиков и до конца 2026 года; итоговая спецификация серийных партий может отличаться от показанной на FMS. Цена не раскрыта. Ключевой нюанс — GP1 работает не сам по себе, а как часть экосистемы NVIDIA Storage-Next: чтобы GPU действительно обращался к накопителю напрямую, нужны готовые платформа и программный стек, а не просто установленный диск. И это чисто корпоративная категория — накопитель рассчитан на плотные ИИ-кластеры, а не на универсальный сервер общего назначения.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U