Компания Silicon Motion анонсировала SSD-контроллер SM2524XT, лишённый DRAM-кеша. Новинка поддерживает интерфейс PCIe 5.0 и создана специально для задач логического вывода и KV-кеширования.
Источник изображения: Silicon Motion
В основе SSD-контроллера SM2524XT лежит новая четырёхъядерная архитектура с интерфейсом PCIe Gen 5 x4 и пропускной способностью NAND до 4800 МТ/с. Это позволяет достичь скорости последовательного чтения до 14 Гбайт/с и, по заявлению производителя, лучшей в индустрии производительности произвольного доступа — до 2,5 млн IOPS.
Контроллер SM2524XT производится по передовому 6-нм техпроцессу TSMC. По сравнению с предшественником, он демонстрирует на 25% более высокую энергоэффективность (производительность на ватт) и на 25% лучшую скорость при операциях случайного доступа.
«KV-кеширование стало ключевым фактором, определяющим производительность логического вывода в ИИ-системах, что обусловило потребность в стабильно высокой скорости произвольного чтения/записи и низкой задержке доступа к данным. Компьютеры с искусственным интеллектом становятся всё сложнее, поддерживая запуск всё более требовательных локальных ИИ-агентов и больших языковых моделей. SM2524XT как раз обеспечивает ту производительность произвольного ввода-вывода, стабильность задержек и энергоэффективность, которые необходимы для архитектур хранения данных нового поколения в системах ИИ», — заявляет Silicon Motion.
В отличие от обычных потребительских SSD, KV-кеширование порождает непрерывные потоки сильно фрагментированных операций произвольного чтения/записи, чувствительных к задержкам. Это требует стабильно высокой производительности ввода-вывода и постоянно низкой задержки под нагрузкой. Контроллер SM2524XT был спроектирован именно для таких, характерных для ИИ-систем, паттернов доступа. Он гарантирует стабильную производительность произвольного ввода-вывода даже при самых ресурсоёмких задачах логического вывода.
В контроллере SM2524XT объединены технология Separated Command Address (SCA) от Silicon Motion, улучшенная система планирования FTL и технология NANDXtend LDPC ECC. Всё это направлено на повышение эффективности параллельной обработки данных, сокращение задержек и поддержание стабильной производительности при длительных ИИ-нагрузках.
