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Solidigm：AI数据管道与存储方案
Fig-9 思得 根据数据生产流，推荐存储解决方案。 小结 • 认识AI数据流管道，不同环节数据体量和相应读写IO特征（Fig-1）； • 企业AI生产基础设施的存储堆栈特征（Fig-2）; • 思得基于QLC闪存的AI生产解决方案及其核心优势（Fig-9
49810编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
XINNOR：高效RAID的存储实践
RAID6相比RAID5在写入性能上有所降低，但读取性能相当 总结：xiRAID 云存储解决方案 XINNOR：高效RAID存储实践-Fig-9 1.
57710编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
NVIDIA：LLM集群存储IO行为（实测数据）
NVIDIA：LLM集群存储IO行为与鉴权机制-Fig-9 • 检查点大小为4.3 TiB • 检查点由少数节点完成（模型并行）。
36310编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
MLPerf：AI场景的存储测试标准
MLPerf：AI场景的存储测试标准-Fig-9 队列深度-CosmoFlow • 多模态直方图表明应用程序中存在复杂行为。 • 在低队列深度（QD）的集中表明该应用程序对延迟非常敏感。
86910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Micron：SSD替换主存，加速AI落地
Zero推理 （图示推理过程负载分布） • 98%读取 • 2%写入 • DeepSpeedZero首先从磁盘读取模型（读取）到GPU • 在磁盘上更新参数（写入） • 在推理过程中继续从磁盘读取 Fig
41910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
WD：适配GPU DAS的存储系统设计
WD：适配GPU DAS的存储系统设计-Fig-9 基于NVMe的直接访问协议，EBOF存储系统内部集成了强大的通信系统，在新型数据中心设计中，可省去原架构中独立的存储接入网络。
71610编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Google/Meta：云服务商视角下的CXL应用
云服务商视角下的CXL内存-Fig-9 对比三种方案的碳排放量（以 CO2e 为单位）： • 完全新 DDR5：碳排放最高。 • DDR5 + 再利用的 DDR4（无压缩）：碳排放减少。
93010编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
超微：下一代存储系统接口设计与实践
超微：下一代存储系统接口设计与实践-Fig-9 X14 Petascale 灵活拓扑（DC-MHS） 副标题：在1U和2U机箱设计中提供平衡的存储和网络带宽 • 左侧：1U/16个E3.S SSD（x4
69400编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
AsteraLabs：PCIe 长距离跨节点传输方案
Fig-9 AECs：PCIe 与 Ethernet 的比较 两者的主要区别： 协议复杂性（Protocol Complexity）： PCIe： 协议结构更简单，没有 PCIe 的复杂性。
99800编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Viking Enterprise：企业存储的分层视角
此层在采用 NVMeoF Everywhere 方案结合后端 SAS HDD 时获益显著 Viking Enterprise：企业存储的分层视角-Fig-9 Flash Options – Tier 3
45400编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
PCIe Gen5 互联拓扑设计与经验
PCIe 网络 PCIe 5.0 互联拓扑设计-Fig-9 GPU 热插拔复位： 重新配置 GPU 时，需要通过带内或带外的次级总线重置机制来保证系统稳定性。
1.5K00编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地
KIOXIA：使用SSD加速RAG场景落地-Fig-9 后续工作（RAG All in Storage） • KIOXIA 推出了 ROSS（RAG 优化 SSD 解决方案），进一步通过基于磁盘的 ANNS
47910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
XINNOR：RAID创新驱动云存储提效
Fig-9 基于AMD的NVMe构建块配置 平台：Viking Enterprise Slutins (VES) VSS2249R 存储服务器 CPU：每个节点配备AMD EPYC 7702P 64核处理器
1.2K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
NVIDIA：GPU作为数据访问引擎的计算架构设计
NVIDIA：GPU作为数据访问引擎的计算架构设计-Fig-9 瓶颈在于 NVMe 和引脚带宽，而非 GPU 图的上半部分示意GPU直通模式下（BaM）的数据访问路径，经历： GPU中的数据处理 --
1.8K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
MemVerge：CXL 与 Fabric 内存
要点概览 区分CXL内存扩展和基于Fabric网络互联内存（Fig-1 JBOMs） 内存扩展的基准测试方法 （Fig-4 ） 内存扩展对于AL/ML、大数据计算场景负载的价值（Fig-9/12） 如何理解两种内存扩展的区别
84800编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
CXL 实践指南：关于内存扩展，需要知道的是...
Fig-9 加权NUMA 内存管理策略 图片介绍了“加权 NUMA 交织”这一内存管理策略，该策略旨在优化带宽利用率，尤其适用于包含 CXL 设备的异构内存环境。
2.7K10编辑于 2025-05-01 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
【合集】深入理解大容量SSD设计
Part 2：优化 IU 容量的方案 Fig-9：增加L2P位数来扩容SSD物理容量 图片探讨了增加 L2P 表中每个条目所占位数的影响。 增加位数可以直接扩大固态硬盘可以支持的最大容量。
86610编辑于 2025-04-24
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