top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

SSD Silicon Motion 128TB diumumkan

Generatived

14/3/25, 04.15

Silicon Motion (Taipei dan Milpitas, CA) telah mengumumkan MonTitan™ SSD Reference Design Kit (RDK) yang mendukung hingga 128TB menggunakan QLC NAND. Produk ini bertujuan untuk mengembangkan solusi penyimpanan AI SSD bagi perusahaan dan pusat data.

SSD RDK milik perusahaan ini menggunakan pengontrol SM8366 yang mendukung spesifikasi pusat data PCIe Gen5 x4 NVMe 2.0 dan OCP 2.5. Pengontrol ini memberikan kinerja, QoS, dan kapasitas tinggi untuk memenuhi kebutuhan penyimpanan data lake berskala besar.

SSD 128TB ini dibuat dengan die QLC NAND 2Tb dan dilengkapi firmware yang dioptimalkan untuk perusahaan dan pusat data. SSD ini mencapai kecepatan baca sekuensial lebih dari 14GB/s dan kinerja baca acak lebih dari 3,3 juta IOPS, membantu mengurangi anggaran daya dan meningkatkan pemanfaatan GPU AI untuk platform penyimpanan AI.

Selain itu, kombinasi NVMe 2.0 FDP dan teknologi PerformaShape™ milik Silicon Motion memungkinkan pengoptimalan kinerja SSD berdasarkan rangkaian QoS yang ditentukan pengguna. Teknologi ini menghasilkan manajemen data yang efisien, meminimalkan latency, dan memaksimalkan kinerja secara keseluruhan, terutama dalam alur data AI di lingkungan multi-penyewa. Sampel saat ini sedang dikirimkan ke beberapa mitra dan pelanggan. Untuk detailnya, lihat situs web resmi.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page