64层TLC 3D NAND技术值得关注。
东芝公司的三款TLC数据中心SSD产品。
东芝公司正利用三款64层3D NAND产品扩大其数据中心闪存驱动器的销量。
这三款产品分别为CD5、XD5以及HK6-DC(东芝公司在企业级驱动器的命名方面显然比较随意),全部提供PCIe与SATA接口,外加2.5英寸及M.2两种尺寸。
东芝公司的闪存代工合作伙伴西部数据最近也公布了两款NVMe M.2驱动器,分别为SN720(256 GB至2 TB容量)与SN520(128 GB至512 GB容量)。与其它各类口香糖大小的M.2 SSD类似,二者皆定位为移动与边缘设备驱动器。但东芝方面则另辟蹊径,将二者定位为数据中心存储阵列或者服务器内的直连存储用途。
下面来看三款东芝新品的具体参数:
|
接口 |
外观尺寸 |
容量范围 |
前代产品 |
CD5 |
PCIe NVMe 1.3 |
2.5英寸 |
960 GB - 7.7 TB |
CM5 |
XD5 |
PCIe NVMe 1.2.1 |
M.2 |
1.9 TB - 3.8 TB |
XG5 |
HK6 |
SATA每秒6Gb |
2.5英寸 |
960 GB - 3.8 TB |
HK4 |
各产品的最高性能取决于实际存储容量,容量越大性能越强,下表所示为最高性能参数:
|
随机读取 IOPS |
随机写入IOPS |
连续读取MB每秒 |
连续写入MB每秒 |
CD5 |
50万 |
3万5千 |
3393 |
2076 |
XD5 |
24万 |
2万1千 |
2600 |
890 |
HK6 |
8万5千 |
未提供 |
550 |
未提供 |
下图所示为性能比较以及各产品针对读取密集型任务的优化效果:
最高性能数字
总而言之,三款产品在性能方面表现良好。以下为东芝公司为各产品作出的价格/性能定位:
东芝为三款数据中心SSD产品作出的市场定位。
东芝公司高管指出,他们希望彻底取代数据中心内的传统磁盘驱动器。那么是否包括东芝自家的磁盘驱动器呢?“不”,他们回答称; 这是另一回事。我们是东芝存储器集团,目前正接受贝恩资本牵头的联盟收购。
东芝方面认为这三款采用64层BiCS-3技术的产品在应用领域方面存在一定交集。
其中HK6的性能表现最差,因此其并不适用于大数据分析,但比较擅长作为归档用途。
根据我们得到的消息,东芝公司高管表示XD5主要面向需要Facebook级高速性能表现的数据中心系统,而且Facebook公司目前已经开始推广M.2类驱动器产品。此类客户要求我们为其构建一款塞满M.2驱动器的机架式机箱,将其作为一块巨大的整体式闪存驱动器,并提供强大的软件对容量及驱动器访问操作进行管理。
约264块驱动器即可提供1 PB闪存存储容量,但其功耗与散热可能会带来问题。那么,水冷SSD是否会因此而出现?
东芝公司并没有评论尺状SSD这一设计方案,意味着除了三星与英特尔之外,行业中的其它厂商还是更青睐2.5英寸与M.2两种外观尺寸。
HK6及其SATA接口明显回归了磁盘驱动器的接口设置,这将使其与各OEM与系统构建商的风格保持一致。不过从性能的角度来看,NVMe无疑代表着未来,而我们也期待着未来能够在CD5驱动器以及XD5当中见到NVMe over Fabrics接口的身影。
东芝公司正着手将其全部闪存产品升级至64层TLC(三级单元)NAND。接下来,他们将致力于开发96层闪存,其闪存芯片将能够带来额外32层实现的更多容量。此外,我们对于QLC(即四级单元)也抱有美好的期待。使用96层QLC闪存芯片的下一代HK6可能将带来6.3 TB的最大容量……确实非常可观。高速归档方案,我们来了!
好文章,需要你的鼓励
Zopa银行正式推出可在几分钟内开户的活期账户服务,面向其150万储蓄和贷款客户以外的更广泛用户群体。该账户此前已有6万名现有客户参与测试,正式发布时间比预期提前。作为金融科技先驱,Zopa在2020年获得完整银行牌照后推出首款储蓄产品,目前拥有140万客户,年收入超过3亿英镑,存款规模超过50亿英镑。
上海人工智能实验室的研究团队开发了VIKI-R框架,首次实现了让不同类型机器人像人类团队一样协作。该研究建立了全球首个多机器人视觉协作评估平台VIKI-Bench,通过队员选择、任务规划、轨迹感知三层测试体系全面评估协作能力。VIKI-R采用监督学习预热加强化学习优化的两阶段训练方法,在所有测试层级都取得显著性能提升,为智能制造、医疗服务等领域的机器人应用提供了重要技术突破。
Mozilla正式推出Firefox 140浏览器,作为扩展支持版本(ESR)发布。新版本增加了标签页卸载功能,可清理内存并在需要时重新加载。垂直标签页用户可调整固定标签区域大小,隐私翻译功能现可跟随滚动位置优先翻译当前查看区域。Android版本支持批量选择标签页,私人标签可通过密码或指纹保护。该版本同时更新ESR 128用户,为下游项目如Waterfox和Thunderbird提供新版本基础。
Yellow.ai研究团队开发了革命性的多模态文档分块技术,让AI系统能像人类一样"看"PDF文档,而非仅仅"读"文字。该方法采用批量视觉处理和上下文保持机制,解决了传统固定长度分块导致的表格分割、内容破碎等问题。在RAG系统测试中,准确率从78%提升至89%,显著改善了文档理解质量。