SK hynix и NVIDIA создают AI SSD для роста инференса в ИИ

Согласно данным Wccftech, в сфере искусственного интеллекта наблюдается смещение фокуса с этапа обучения моделей к этапу их инференса. Это требует адаптации всей технической инфраструктуры, включая память и накопители. В этом контексте компания SK hynix планирует к 2027 году представить решение, оптимизированное под задачи инференса — AI SSD, разработку которого ведёт совместно с NVIDIA.

Совместная разработка под названием «Storage Next»

Проект получил внутреннее название Storage Next. Его цель — создать новое поколение SSD, способное обеспечить низкую задержку и высокую пропускную способность. Такие параметры необходимы для обработки больших объёмов данных, характерных для современных ИИ-моделей. Предполагается, что новое устройство сможет достичь до 100 миллионов IOPS, что существенно превышает показатели традиционных SSD для предприятий.

Решение должно стать своего рода «псевдослоем памяти», оптимизированным под специфику ИИ-загрузок. Это особенно важно, поскольку текущие решения на основе HBM и обычной оперативной памяти не справляются с объёмами параметров, необходимых для современных моделей.

Технологические вызовы и рыночные последствия

NVIDIA и SK hynix работают над оптимизацией архитектуры контроллера и NAND-чипов. Важным аспектом остаётся повышение энергоэффективности и пропускной способности. Однако внедрение подобных решений может оказаться сложным из-за текущего давления на цепочки поставок NAND-памяти. Растущий спрос со стороны облачных провайдеров и крупных компаний, разрабатывающих ИИ, уже привёл к нестабильности на рынке.

Если AI SSD станет массовым решением, это может привести к ситуации, аналогичной той, что наблюдается на рынке DRAM. Рост цен и дефицит компонентов могут затронуть не только поставщиков, но и конечных пользователей. В условиях ускоренного перехода от традиционных задач к ИИ-загрузкам, рынок сталкивается с необходимостью адаптации под новые требования.

Рыночные перспективы и последствия

Смещение акцента с обучения ИИ на инференс открывает путь к созданию новых решений, таких как AI SSD. Это может изменить подход к хранению и обработке данных в масштабах. Однако для реализации таких проектов требуется синхронизация между производителями оборудования, разработчиками алгоритмов и поставщиками компонентов.

Интересно: Как изменится баланс между спросом и предложением на рынке NAND-памяти, если внедрение AI SSD станет массовым, и как это повлияет на доступность решений для традиционных секторов?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Сдвиг фокуса в ИИ: от обучения к инференсу и последствия для рынка хранения данных

Когда ИИ перестаёт учиться и начинает работать

Совместная разработка SK hynix и NVIDIA под названием Storage Next — это не только новый SSD, а попытка создать архитектуру, которая будет отвечать за инференс, а не за обучение моделей. Это важное различие. В то время как обучение требует высокой вычислительной мощности, инференс — это постоянная, часто повторяющаяся обработка данных, где ключевыми параметрами становятся скорость доступа и масштабируемость.

AI SSD должен стать «псевдослоем памяти», что означает, что он будет вести себя как оперативная память, но с возможностью хранить данные. Это позволит снизить нагрузку на GPU и ускорить обработку запросов в реальном времени. Такой подход особенно актуален для крупных ИИ-моделей, где объём параметров превышает возможности традиционной памяти.

Важный нюанс: AI SSD может снизить зависимость от дорогой HBM-памяти, но при этом увеличит нагрузку на цепочки поставок NAND-памяти, что может вызвать дефицит и рост цен [!].

Технологический прорыв или новый узел?

Разработка такого SSD требует не только инноваций в контроллерах и чипах, но и глубокого понимания того, как данные будут передаваться и обрабатываться. NVIDIA и SK hynix работают над оптимизацией архитектуры, чтобы достичь до 100 миллионов IOPS — показатель, который существенно выше, чем у современных SSD.

Однако, несмотря на прорывные цифры, реализация таких решений сталкивается с реальными ограничениями. Цепочки поставок NAND-памяти уже напряжены из-за роста спроса со стороны облачных провайдеров и ИИ-компаний. Если AI SSD станет массовым решением, это может усилить давление на рынок, аналогично тому, как это произошло с DRAM.

Влияние на рынок и цепочки поставок

Перераспределение ресурсов в сторону AI-инфраструктуры уже ощущается на рынке. SK hynix, как и Samsung, Micron, перенаправляет производственные мощности в сторону компонентов для ИИ-серверов, таких как HBM и SOCAMM. Это ограничивает выпуск традиционной памяти и усиливает дефицит в сегменте потребительской электроники [!].

В результате рост спроса на серверную память приводит к увеличению цен. Так, цены на NAND-память уже выросли на 50%, а поставки задерживаются на два года. Это, в свою очередь, влияет на стоимость готовой техники — от компьютеров и графических карт до смартфонов и мини-компьютеров [!].

Важный нюанс: Дефицит памяти усугубляется перераспределением мощностей SK hynix в сторону компонентов для ускорителей искусственного интеллекта, что усиливает нехватку DDR5 и приводит к росту цен на серверные SSD и модули RDIMM [!].

Что это значит для российского бизнеса?

Для российских компаний, которые зависят от импортной ИТ-инфраструктуры, рост цен и дефицит компонентов могут стать существенным барьером. Особенно это касается тех, кто стремится внедрять ИИ-решения в производство, логистику или финансовые сервисы. В условиях ограниченного доступа к западным компонентам, локализация и альтернативные подходы к хранению данных становятся важными.

Важный нюанс: Рост спроса на AI SSD может привести к дефициту NAND-памяти, что скажется на доступности традиционных SSD и, соответственно, на ценах. Это повлияет не только на ИИ-проекты, но и на обычные бизнес-приложения, где SSD играет ключевую роль [!].

Долгосрочные стратегические изменения

Внедрение AI SSD и смещение фокуса с обучения на инференс открывают путь к созданию новых решений, таких как AIN D, AIN P и AIN B от SK hynix, которые используют технологию HBF, сочетающую преимущества HBM и 3D NAND. Эти накопители рассчитаны на замену традиционных SSD и HDD в задачах искусственного интеллекта [!].

Кроме того, развитие энергоэффективных решений, таких как NAND-память с ферроэлектрическими транзисторами от Samsung, может стать ключевым элементом будущих ИИ-инфраструктур. Такая память снижает энергопотребление на 96%, что особенно важно для дата-центров [!].

Важный нюанс: Рост инвестиций в искусственный интеллект увеличивает спрос на компоненты дата-центров, что приводит к дефициту оперативной памяти и жёстких дисков. В ответ на задержки поставок HDD, гипермасштабные операторы переходят на SSD на основе QLC NAND, из-за чего спрос на эту технологию вырос, а производственные мощности загружены до 2026 года [!].

Выводы

Разработка AI SSD от SK hynix и NVIDIA — это шаг в сторону более эффективной обработки данных в условиях роста ИИ-нагрузок. Однако она также демонстрирует, как быстро меняются требования к технической инфраструктуре. Компании, которые хотят оставаться на волне технологического прогресса, должны быть готовы к изменению баланса между вычислениями и хранением, а также к необходимости адаптации под новые стандарты.

Важный нюанс: Рынок полупроводников ожидает рекордный рост, вызванный увеличением спроса на инфраструктуру искусственного интеллекта. К 2029–2030 годам оценки рынка превысят триллион долларов, а ключевые сегменты, включая память, упаковку и серверы, станут основными драйверами трансформации отрасли [!].