🎙️ เรื่องเล่าจาก 3 ล้าน IOPS สู่ 100 ล้าน IOPS: เมื่อ SSD กลายเป็นหัวใจของการประมวลผล AI ในปี 2027 Kioxia เตรียมเปิดตัว SSD ที่สามารถทำงานได้ถึง 100 ล้าน IOPS (Input/Output Operations Per Second) ซึ่งมากกว่าความสามารถของ SSD ปัจจุบันถึง 33 เท่า โดยจะใช้ร่วมกับ GPU ของ Nvidia เพื่อเร่งการประมวลผล AI โดยเฉพาะ SSD รุ่นใหม่นี้จะเชื่อมต่อผ่าน PCIe 7.0 แบบ peer-to-peer กับ GPU โดยตรง ซึ่งช่วยลด latency และเพิ่ม throughput อย่างมหาศาล เหมาะกับงาน AI ที่ต้องอ่านข้อมูลแบบสุ่มขนาดเล็ก เช่น embeddings, model weights หรือ database entries Kioxia วางแผนใช้ XL-Flash ซึ่งเป็น NAND แบบ SLC ที่มี latency ต่ำและ endurance สูง โดยอาจต้องใช้ถึง 915 NAND dies เพื่อให้ได้ความเร็วระดับนั้น ซึ่งจะต้องใช้ controller แบบพิเศษ และอาจต้องใช้เทคโนโลยีใหม่อย่าง High Bandwidth Flash (HBF) ที่รวม NAND หลายตัวไว้ใน stack เดียว แม้จะมีความท้าทายด้านการออกแบบ เช่น การจัดการ channel bandwidth, queue depth และ firmware แต่ Kioxia เชื่อว่าการพัฒนา SSD แบบนี้จะเป็นก้าวสำคัญในการรองรับ AI server รุ่นใหม่ที่ต้องการความเร็วระดับ “Giga IOPS” ✅ ความร่วมมือระหว่าง Kioxia และ Nvidia ➡️ พัฒนา SSD ที่มีความเร็ว 100 ล้าน IOPS สำหรับ AI server ➡️ ใช้ร่วมกับ GPU ของ Nvidia เพื่อเร่งการประมวลผลแบบ peer-to-peer ➡️ เป้าหมายคือการเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านข้อมูลแบบสุ่มขนาดเล็ก ✅ เทคโนโลยีที่ใช้ใน SSD รุ่นใหม่ ➡️ ใช้ XL-Flash ซึ่งเป็น SLC NAND ที่มี latency ต่ำ ➡️ อาจต้องใช้ถึง 915 NAND dies เพื่อให้ได้ความเร็วระดับนั้น ➡️ เชื่อมต่อผ่าน PCIe 7.0 และอาจใช้ multi-controller module ✅ ความสำคัญของ 512B IOPS สำหรับ AI ➡️ AI workloads ต้องการการอ่านข้อมูลแบบสุ่มขนาดเล็กมาก ➡️ 512-byte blocks ให้ latency ต่ำกว่า 4K blocks ➡️ การเพิ่ม sequential bandwidth ง่ายกว่าการลด latency ✅ ทางเลือกใหม่: High Bandwidth Flash (HBF) ➡️ ใช้ TSVs และ microbumps เชื่อม NAND หลายตัวใน stack เดียว ➡️ เพิ่ม parallelism และลด bottleneck ของ controller ➡️ อาจเป็นทางออกสำหรับ SSD ที่ต้องการความเร็วระดับสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/nvidia-and-kioxia-target-100-million-iops-ssd-in-2027-33-times-more-than-existing-drives-for-exclusive-use-in-ai-servers