人工智能 Artificial Intelligence
在人工智能场景中,模型训练、推理及海量数据预处理均对存储的IOPS、带宽与延迟提出极高要求。得瑞领新NVMe SSD具备卓越的随机读写性能、高稳定性与一致性,可充分满足各类AI工作负载需求。其内置的数据保护与加密机制,保障了核心模型与训练数据的安全与完整。同时,多容量选项的设计,能够灵活支持从边缘推理到大规模集群训练等不同规模的AI存储需求。
D8433具备高性能、低延迟和性能平稳等优势,稳态16K随机写最高可达40K IOPS,随机读/ 写延迟低至80/22μs,在支持 NVMe 标准队列级调度的基础上,设立多级IO粒度优先级调度机制,完美适配云存储多业务混合场景,为AI推理、在线交易、数据库等延迟敏感型业务提供极致服务质量保障。
| 产品系列 | D8433 | ||||
| 容量(TB) | 15.36 | 30.72 | 61.44 | 122.88 | |
| 外形 | U.2 15mm | ||||
| 总线接口 | PCIe 5.0 x 4 | ||||
| NVMe标准 | NVMe 2.0 | ||||
| NAND类型 | 3D eQLC NAND | ||||
| 顺序读/ 写带宽 [1] | 高达14/4 GB/s | ||||
| 随机读/ 写IOPS [2] | 高达3100K/40K | ||||
| 随机读/ 写延迟(µs) [3] | 80/22 | ||||
| 功耗 [4] | 最大 | 25W | |||
| 空闲 | 5W | ||||
| DWPD(5年) | 0.6 DWPD | ||||
| 不可纠正误码率 | < 10-18 | ||||
| 平均无故障时间 | 250万小时 | ||||
| 工作温度 | 0-77℃ | ||||
| 功能特性 | 热插拔、固件在线升级、NVMe-MI over MCTP、端到端数据保护、可变扇区大小(Variable Sector Size)、高级设备自检、安全擦除、EUI64/NGUID | ||||
[1] 测量范围100% LBA,顺序读/ 写采用128KB块大小;
[2] 测量范围100% LBA,随机读采用4KB块大小;
[3] 测量范围100% LBA,随机写采用16KB块大小;
[4] 测量范围100% LBA,随机读/ 写采用4KB块大小,TC=1,QD=1;TC为线程数,QD为队列深度;
[5] 测量范围100% LBA,顺序读/ 写采用128KB块大小进行采样,随机读/ 写采用4KB块大小进行采样,采样间隔时间100ms。
*性能测试基于 Linux 系统下 FIO 工具,不同测试平台所得结果可能有差异。1MB/s = 1,000,000 bytes/ second。
高并发、高压力 | 提升数据存取效率 | 系统性能提升需求迫切
得瑞领新与该用户进行开发合作,通过Open-Channel技术将SSD一部分核心模块迁移到主机端,深度定制化整合存储系统软件硬件,真正实现了根据不同业务负载特点专门设计和优化。
作为一个独立的存储引擎,用户Open-Channel项目配合RDS已成功接入多个重要业务,实现了同等级产品中单独提升存储性能和单独优化软件逻辑都无法达到的业务性能提升幅度。