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南京网站设计建设,服务器域名解析,网站开发定价,建筑企业资质查询官方网站继大规模蚕食DRAM市场后#xff0c;英伟达与SK海力士计划推出性能提升近10倍的AI SSD#xff0c;引发NAND供应警报。随着AI产业重心从训练转向推理#xff0c;技术栈需全面升级以构建低延迟、高吞吐环境#xff0c;行业正聚焦通过NAND芯片打造推理优化的AI存储…继大规模蚕食DRAM市场后英伟达与SK海力士计划推出性能提升近10倍的AI SSD引发NAND供应警报。随着AI产业重心从训练转向推理技术栈需全面升级以构建低延迟、高吞吐环境行业正聚焦通过NAND芯片打造推理优化的AI存储方案SK海力士预计在2027年前推出相关解决方案。AI SSD可以扩展到1亿IOPS这比传统的企业SSD要大得多。当研究这种解决方案的需求时很明显当前的AI工作负载结构需要连续访问大量模型参数这是HBM或通用DRAM产品无法满足的。AI SSD最终将允许伪内存层针对AI工作负载进行优化显著提升模型加载、参数访问以及数据调度效率为大模型推理带来数量级上的性能改善。随着传统AI工作负载向推理侧迁移这一趋势的动因之一在于英伟达已决定在Rubin CPX GPU中集成通用GDDR7内存处理预填充阶段。据有关媒体报道类似技术路径或将延伸至NAND领域一系列举措可能彻底重塑NAND产业格局。近年来AI 训练和推理对 DRAM 尤其是 HBM 的需求急剧上升头部厂商的大规模采购几乎锁定了未来一段时间的高端内存产能供需紧张已经成为行业共识。在这样的背景下仅依赖 DRAM/HBM 来承载越来越大的模型参数和中间数据成本和可获得性都在变得越来越不友好。AI SSD 的出现本质上是一种向“内存层级外延”要空间的尝试。通过让高性能 NAND 承担部分原本由内存负责的数据访问工作尤其是在推理场景中对容量和吞吐更敏感、对极致时延要求相对可控的环节AI SSD 有机会在不显著推高成本的前提下缓解内存压力提升整体系统效率。这也意味着NAND 在 AI 系统中的角色正在从“冷数据存储”向“主动参与计算的数据层”演进。从产业链角度看这并非孤立动作。一方面DRAM 与 HBM 供给趋紧、价格上行已是公开事实另一方面AI 服务器整体配置正在变得越来越“存储密集”无论是本地推理、企业私有化部署还是多模型并行运行对高速、大容量存储的依赖都在明显提升。NVIDIA 与 SK hynix 在这一时间点推动 AI SSD既是技术演进的结果也是供应链现实倒逼下的一种必然选择。对于 AI 服务器供应商和用户而言这类变化意味着未来的算力系统不再只是“GPU 内存”的简单叠加而是需要从更系统的角度重新审视 计算、内存与存储之间的分工与协同方式。谁能更早理解这种变化并在架构设计和选型阶段提前做出调整往往就能在成本、可扩展性和交付确定性上占据主动。