今天,北京忆恒创源科技股份有限公司(Memblaze)正式发布 PBlaze6 6930 系列 PCIe 4.0 企业级 NVMe SSD。PBlaze6 6930 面向企业高性能业务应用开发,有着 1600K/680K IOPS 的 4K 随机读/写性能,具备更加丰富的企业级安全特性与更高可靠性,提供最高 30.72TB 容量点,可为云计算、大数据、人工智能等 IO 密集型应用带来更好支撑。
PBlaze6 6930 系列 PCIe 4.0 企业级 NVMe SSD
“随着数据的爆发式增加,拥有海量数据的业务系统对大容量、高性能企业级 NVMe SSD 的使用需求也在增加。PBlaze6 6930 不仅实现了性能、可靠性的再次突破,更在有限的空间内,达成 32T 物理容量,让企业客户能够以更加灵活、高效的方式,完成数据中心存储系统的部署,轻松应对与日俱增的数据使用需求,并获得更高的数据密度和能源效率”——Memblaze CEO 张泰乐博士表示。
旗舰级性能,为企业业务应用再提速
PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 采用176层 TLC NAND,在硬件设计、自研 MemSpeed 4.0 技术集的优化下,实现 IO 性能、能耗比的再次提升:
? 产品稳态下,4K 随机读写性能分别为 1600K 和 680K IOPS,128K 顺序读写带宽分别为 7.1GB/s 和 7.0GB/s,达当前 PCIe 4.0 企业级 SSD 的领先水平;
? 4K 随机读写延迟进一步降低至 69 / 9μs,结合多核优化、IO 智能调度算法、动态平滑算法、Flash 通道 QoS 优化等技术,可带来更快的响应速度,为业务的稳定开展提供更高保障;
? 产品功耗进一步降低,提供 12W 至 25W 五档功率动态调整。
8T到32T,更高容量与写入寿命
PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 支持 25.6TB、30.72TB 大容量点,可在标准 2U 服务器上带来超过 700TB 的存储容量,让客户以更少的硬件投入,实现存储容量、IO 性能、寿命、能耗比等核心指标的提升。
同时,PBlaze6 6930 还提供 6.4TB、7.68TB、12.8TB 和 15.36TB 容量点,针对不同业务应用的写入情况,分为 1.5 DWPD(5年每天全盘写入次数)的 PBlaze6 6930,以及 3.3 DWPD 的 PBlaze6 6936 两个子系列,满足不同用户的使用所需。
MUFP平台加持,保障产品高可靠性
PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 基于 Memblaze 自主统一架构平台 MUFP 开发,借助 MUFP 出色的跨平台固件算法,实现对以往产品功能代码与可靠性的完美传承,结合自身硬件深度优化,带来性能的充分发挥与可靠性的再次提升。经严格测试,PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 满足 55℃ 运行环境下,200万小时 MTBF 可靠性指标,数据准确性 UBER 小于10-17。
功能更加丰富,让企业数据资产更安全
PBlaze6 6930 支持 NVMe 1.4 技术规范,提供全路径数据保护技术、NVMe-MI 带外管理、标准日志收集端口、持久化日志、安全擦除、在线固件升级、AES数据自加密等一系列重要功能。为进一步提高硬盘的安全性,PBlaze6 6930 还新增了 Secure Boot 功能,它允许硬盘在加电/重置,正式启动前对固件完整性进行验证,避免未经授权的固件代码执行。
最后,PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 采用15mm厚度2.5英寸盘产品形态,U.3 硬件接口,提供对 U.2、U.3 背板支持,可在企业现有服务器上直接使用,或借助专用三模控制器,在同一插槽,与 SAS、SATA 硬盘替换使用。
即日起,PBlaze6 6930 系列企业级 NVMe SSD 已经接受预定,您可与所在地的销售代表联系。
关于Memblaze
北京忆恒创源科技股份有限公司(Memblaze)是技术领先的企业级SSD产品和闪存技术解决方案供应商。自2011年成立以来,Memblaze始终坚持自主研发和创新,拥有超过200件闪存技术专利申请,其PBlaze系列企业级SSD在数据库、虚拟化、云计算、大数据、人工智能等领域广泛应用,为腾讯、京东、美团、中国电信等多家企业提供稳定可靠的高速闪存存储解决方案,销量在中国品牌企业级SSD中处于领先地位。更多信息,详见 www.memblaze.com
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。