Macronix и IBM: один SSD с двумя уровнями NAND-памяти

Macronix и исследовательское подразделение IBM показали технологию «двухуровневого» SSD: один физический накопитель отдаёт системе не одно, а два независимых NVMe-устройства — быстрый SLC-уровень для активных данных и ёмкий TLC-уровень для основного массива. Для ИИ- и HPC-хранилищ это способ уместить функции двух классов SSD в один слот.

Краткое содержание

• один накопитель отдаёт хосту два NVMe-устройства: быстрый SLC-уровень и ёмкий TLC-уровень;
• первая площадка внедрения — программный стек IBM Storage Scale, который используют в ИИ- и HPC-кластерах;
• перенос данных между уровнями идёт внутренними командами копирования SSD, без нагрузки на процессор хоста;
• в перспективе — гибкое изменение объёма каждого уровня под фактический профиль нагрузки.

Как устроен накопитель с двумя уровнями NAND

Внутри одного корпуса накопителя часть ячеек NAND работает в режиме SLC — один бит на ячейку, минимальная задержка и большой ресурс перезаписи. Остальная часть отдана под TLC: три бита на ячейку, ниже цена за терабайт, но и ниже скорость. Прошивка представляет эти области хосту как два разных NVMe-устройства — быстрый «перформанс»-пул и ёмкий «надёжный»-пул. Программную часть Macronix разрабатывает вместе с IBM: она распределяет данные между уровнями и умеет двигать их между NAND-областями внутренними командами копирования, минуя оперативную память и процессор сервера.

Зачем это ИИ- и HPC-хранилищам

Сегодня «горячий» и «холодный» уровни в программно-определяемом хранилище — это обычно разные накопители, а часто и разные серверы: быстрый NVMe-пул отдельно, ёмкий QLC- или HDD-пул отдельно. Каждый уровень занимает свои слоты и диски в шасси, а логику размещения данных берёт на себя софт хранилища. Если оба уровня живут в одном физическом SSD, число занятых отсеков в плотном хранилище сокращается вдвое, а часть работы по переносу данных уходит с процессора сервера на контроллер накопителя. Похожий профиль нагрузки — у чекпоинтов при обучении моделей: система пишет короткими интенсивными всплесками, а потом подолгу читает архив. Здесь и нужен именно такой баланс: быстрый приёмник для всплеска записи и дешёвая ёмкость для хранения.

Чего пока не раскрыли — и на что смотреть закупщику

Ни Macronix, ни IBM не назвали ёмкость накопителей, скорость по уровням, ресурс перезаписи и сроки появления на рынке. Технология обкатывается как часть исследовательского партнёрства и первой пойдёт в состав аппаратных комплексов IBM Storage Scale System, а не в свободную продажу как отдельный SSD. Посчитать TCO против привычной схемы «быстрый NVMe-пул плюс ёмкий пул» пока нельзя. Сравнивать не с чем — конкретных цифр никто не публиковал.

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