AI新时代,SSD在进化:你需要一个单独的3.5层存储
近日,一年一度的全球闪存峰会在武汉举办。
华中科技大学、杭州电子科技大学、Solidigm(思得)、华为、慧荣科技、紫光闪芯、联想凌拓、浪潮信息、中科曙光、数合泰、中国电信等科研机构、科技企业齐聚一堂,共同探讨AI新时代下的闪存存储技术变革与发展。
另外,铠侠、闪迪、佰维、海康、建兴、欧康诺、忆恒创源、紫光数据存储等存储企业,现场展示了各自的最新技术与产品。

参加本次峰会的Solidigm(思得),是一家一线NAND生产商、SSD供应商,原本是Intel NAND闪存事业部,被SK海力士收购后成为独立运营的子公司,在中国大连拥有自己的闪存工厂,并坚持承诺“在中国,为中国”。
Solidigm背靠Intel的技术积累、SK海力士的全球业务规模,以AI为主要方向,以企业级SSD为主要业务,拥有端到端的全线产品堆栈。
Solidigm可以说是QLC闪存普及的最大贡献者,先后全球首发了61.44TB、122.88TB容量的企业级QLC SSD,大大推动了QLC在企业级领域的普及。
根据Solidigm提供的数据,2025年,全球出货的QLC闪存企业级SSD总容量,大约80%都来自Solidigm。
其中,30-60TB企业级SSD容量的50%均出自Solidigm,122TB企业级SSD更是只有Solidigm一家在稳定大规模供货。
预计很快,到2028-2029年,QLC就将占据一半以上的企业级SSD。
同时,Solidigm正在加速研发下一代PLC SSD,为新一波技术浪潮做好相应的准备。

亚太区销售副总裁倪锦峰在主题演讲指出,存储一直是个周期性的行业,眼下更是在经历一特殊的“超级周期”,变化剧烈,而且数据和存储正是AI的基石,行业关注的焦点也不再只是算力,更是“存力”。
AI的快速发展,包括AI推理链路愈加复杂、智能体AI逐渐普及、KV Cache容量需求快速攀升,带来了数据规模的急剧扩张,反过来又对AI基础设施提出了全新考验,GPU内存和系统内存的承载能力已经远远跟不上,也让存储的作用和价值愈发明显。
新的形势下,传统的GPU内存、系统内存、硬盘三级存储金字塔架构已经非常吃力,必须进一步细化、拆解,从而精准满足GPU服务器、上下文存储、共享存储等不同层次的不同需求。
基于此,Solidigm提出了“3.5层存储”的新概念,位于传统的G3本地SSD、G4共享存储两层之间。

Solidigm的大模型推理多级存储分层金字塔上,GPU HBM高带宽内存依然高高在上作为第一层(G1),速度最快,带宽最高,延迟最低(ns级),资源极其宝贵,主要承载模型权重、激活值、最热的KV缓存。
系统内存或者说主机内存还是第二层(G2),主要负责CPU临时缓冲、KV缓存预加载,但是当下DRAM内存实在太昂贵,也太稀缺,不可能用来承载海量的并发会话。
第三层(G3)是本地高速SSD,主要承担模型加载、检查点(Check Point),还承接一部分溢出的热KV,但仅限本地单机,不能跨节点共享。
新增的第3.5层(G3.5)是专门的KV缓存分层,面向Agent智能体、多轮对话场景。
大量的用户会话会产生海量的KV缓存数据,不需要也不可能全部放在昂贵的系统内存中,即便是高速的本地SSD也扛不住,所以可以继续下沉。
KV缓存层支持跨节点共享的KV上下文,多个GPU可以读取同一份会话缓存,不用每个GPU都各自复制一份,从而大幅削减前三层的消耗。
这一层可以在单个超节点内提供多达18PB的容量,延迟则可以控制在毫秒级,不至于造成读写瓶颈。
最下方的第四层(G4)则是共享存储,用来保存海量的冷数据,包括很久不用的历史会话KV、训练数据集、备份归档等,都不参与实时推理,对延迟要求极低,甚至可以做成PB级容量的分布式集群。


众所周知,大模型推理的最大痛点就是KV缓存会急剧膨胀,随着用户和上下文的增加,会迅速吞噬GPU内存和系统内存。
这套多层级存储金字塔的最大意义,就是对KV缓存进行分级:
最热的放GPU HBM,热的放系统内存,温的下沉到3/3.5层的SSD,冷的丢到共享存储,让不同档次的企业SSD物尽其用,最终大大降低AI集群硬件的总成本。
AI推理不是简单的需求、响应,而是有着复杂、多样的几十个流程,需要清晰了解每个流程节点对存储性能、带宽、容量、密度、成本的不同要求,再分配到最合适的存储层级,发挥最大效益。
上图中,黄色圆点代表G3本地存储,蓝色圆点对应G3.5上下文存储,紫色圆点代表G4共享存储。



针对这一新的存储分层金字塔,Solidigm的全产品线优势得到了淋漓尽致的发挥,G3、G3.5、G4都有合适的产品可以精准匹配。
比如高性能的D7-PS1010,非常适合服务于G3本地存储层,为高频率、低时延的KV缓存、模型重载等任务提供高带宽支持。
它提供E1.S 9.5/12mm、E3.S、U.2等多种形态,采用Solidigm 176层TLC NAND闪存颗粒,最大容量15.36TB,支持PCIe 5.0,顺序读取最高可达14.5GB/s、10.5GB/s,随机读写最高可达380万IOPS、275万IOPS,读写延迟仅为60us、7us,平均故障间隔时间250万小时,支持每天一次全盘写入。
如果对于读写负载都有极高的要求,Solidigm还有更高级的D7-PS1030,支持每天三次全盘写入,最大容量也有12.8TB。
面向G4共享存储层,D5-P5336堪称上佳之选,可以高效承载海量数据,优化集群空间利用率。
它可选E1.S、E3.S、U.2三种不同形态,采用Solidigm QLC NAND闪存颗粒,最大容量122.88TB,随机读写性能最高90万IOPS、1.9万IOPS,平均故障间隔时间200万小时,支持每天0.6次全盘写入。
针对G3.5上下文缓存层,可以根据实际负载特征,灵活选择高性能SSD或高密度SSD方案,完成对话上下文、检索数据的快速存取。


Solidigm的产品优势,已经在中国市场的实际场景中得到验证。
比如Solidigm与融科联创共同推出的RC-Vision2000智能质检解决方案,将Solidigm D5-P5336高性能SSD集成在质检一体机中,解决GPU因等待数据而产生的算力空转浪费问题,为制造业产线AI视觉质检提供高效、稳定的底层存储支撑。
凭借低于100us的超低读取延迟,该方案可以保障AI质检系统的实施决策能力,避免存储I/O瓶颈造成的各种风险。
同时,TCO(总拥有成本)相比TLC SSD降低了33%,相比HDD更是降低了60%以上,能耗降低了接近80%,而单盘容量最大61.44TB可节省80%的机柜空间。

全力发展NAND存储技术和SSD产品的同时,Solidigm也非常关注AI基础设施面临的新挑战。
比如针对AI数据中心SSD发热大、散热难的问题,Solidigm D7-PS1010 E1.S SSD率先采用单面冷板液冷技术,大大提升散热效能、系统性能,外壳设计也已开源方便行业复用。
后续,Solidigm还要做E3.S SSD的液冷设计(国内也开始认可并采纳E3.S),并预计液冷在PCIe 5.0 SSD上只是个开始,PCIe 6.0时代会大规模普及,毕竟功耗越来越高。
Solidigm还成立了AI中央实验室,整合高性能与高密度存储集群、先进GPU、网络及服务器资源,面向真实AI训练和推理负载进行测试,帮助客户优化AI基础设施方案。
其中高性能存储测试集群采用D7-PS1010 SSD,高密度存储测试集群配备最多192块D5-P5336,最大总容量可达23.6PB。

张大妈
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