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。
D8436/ D8456顺序读写达14.2/10.5GB/s,随机读写3400K/1150K IOPS,能效比提升超70%。LDPC纠错技术保障数据可靠,创新散热与功耗管理实现高负载稳定运行。1 DWPD(D8436)与3 DWPD(D8456)的设计,适配不同写入需求,为AI训练、云计算等场景提供高性能存储方案。
| 产品系列 | D8436 | D8456 | |||||
| 容量(TB) | 3.84 | 7.68 | 15.36 | 3.2 | 6.4 | 12.8 | |
| 外形 | U.2 | ||||||
| 总线接口 | PCIe 5.0 x 4 | ||||||
| NVMe标准 | NVMe 2.0 | ||||||
| NAND类型 | 3D TLC NAND | ||||||
| 顺序读/ 写带宽 [1] | 高达14.2/10.5 GB/s | 高达14.2/10.5 GB/s | |||||
| 随机读/ 写IOPS [2] | 高达3400K/650K | 高达3400K/1150K | |||||
| 随机读/ 写延迟(µs) [3] | 55/5 | ||||||
| 功耗 [4] | 最大 | 20W | |||||
| 空闲 | 6W | ||||||
| DWPD(5年) | 1 DWPD | 3 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/ 写采用 4KB 块大小;
[3] 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;
[4] 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。
数据I/O瓶颈 | 稳定性要求极高 | 存储与算力系统技术架构集成复杂度高
采用得瑞领新D8000企业级SSD作为集群的底层数据存储支撑。
极致性能:D8000的高吞吐与低延迟,确保数据被持续高速加载,消除I/O瓶颈,充分释放十万卡算力
坚实可靠:其企业级可靠性与集群“分钟级故障自愈”机制协同,保障长周期训练任务连续不中断
无缝集成:深度适配计算系统技术栈,提供开箱即用的一站式体验,简化部署与运维
提升效率:缩短模型训练周期,加速AI研发迭代
保障业务:大幅提升训练任务成功率,降低总体拥有成本
夯实底座:与计算、网络协同,为万亿模型提供坚实、高性能的数据基石。