마이크론, 마이크론 9550 SSD 공개: 최고 속도의 데이터 센터 SSD

마이크론, 마이크론 9550 SSD 공개: 최고 속도의 데이터 센터 SSD

작성자
Adriana Vega
5 분 독서

마이크론, 혁신적인 9550 SSD 공개, 산업 표준 새로 세워

마이크론이 시장에서 현재 가장 빠른 데이터 센터 SSD로 자리매김한 마이크론 9550 SSD를 출시하며 혁신적인 발표를 했습니다. 3.2TB에서 30.72TB에 이르는 넉넉한 용량을 자랑하는 이 새로운 드라이브는 PCIe Gen5 서버 설계를 지원하여 뛰어난 성능을 제공합니다. 순차적인 읽기 속도가 14.0 GB/s, 쓰기 속도가 10.0 GB/s에 달해 경쟁사를 최대 67%까지 앞질러 버립니다.

AI 워크로드를 위해 설계된 마이크론 9550 SSD는 무작위 읽기 속도가 3,300 KIOPS, 무작위 쓰기 속도가 400 KIOPS로, 대규모 언어 모델과 그래프 신경망에 이상적인 솔루션입니다. 또한, Nvidia Magnum IO GPUDirect Storage와 함께 1TB당 SSD 에너지 소비를 최대 81%까지 줄이는 놀라운 에너지 효율성을 자랑합니다. 이러한 효율성은 MLPerf 벤치마크에서 에너지 사용량을 최대 35%까지 줄이는 데에도 이어집니다.

이 SSD는 현재 전 세계적으로 샘플링 중이며 마이크론의 컨트롤러, NAND, DRAM, 펌웨어를 통합하고 있습니다. 자체 암호화 드라이브 기능 및 SPDM 1.2 준수를 포함한 고급 보안 기능들로 무장되어 있습니다. 마이크론 데이터 센터 스토리지 그룹의 부사장 겸 사장인 알바로 톨레도는 드라이브의 에너지 효율성과 성능을 강조하며 AI 스토리지 솔루션의 새로운 기준을 세운다고 말했습니다.

핵심 요약

  • 마이크론, 세계에서 가장 빠른 데이터 센터 SSD인 9550 NVMe 출시.
  • 마이크론 9550 SSD는 최대 14.0 GB/s의 순차적인 읽기 속도와 10.0 GB/s의 쓰기 속도를 제공.
  • PCIe Gen5를 지원하여 경쟁사를 최대 67% 능가.
  • AI 워크로드에 맞춰져 3,300 KIOPS의 무작위 읽기 속도와 400 KIOPS의 쓰기 속도를 자랑.
  • Nvidia Magnum IO와 함께 1TB당 SSD 에너지 사용량을 최대 81%까지 줄임.

분석

마이크론의 95550 SSD 출시는 데이터 센터 스토리지 시장에 혁신을 가져올 가능성이 있으며, Kioxia와 삼성과 같은 경쟁사에 큰 도전을 제시합니다. 속도와 효율성이 높아 AI 및 대규모 데이터 운영에 특히 유리하며, 성능 중심의 솔루션에 대한 시장 동향을 변화시킬 전망입니다. 단기적으로는 마이크론의 시장 점유율과 매출을 높일 수 있으며, 장기적으로는 스토리지 기술과 에너지 효율성의 폭넓은 혁신에 영향을 미쳐 글로벌 서버 설계 및 데이터 관리 전략에 영향을 줄 것입니다.

알고 계셨나요?

  • PCIe Gen5:
    • 설명: PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) Gen5는 PCIe 표준의 5세대로, 고속 직렬 컴퓨터 확장 버스 표준입니다. 최대 32 GT/s(기가트랜스퍼 퍼 세컨드)의 데이터 전송률을 가진 PCIe Gen5는 SSD와 CPU와 같은 구성 요소 간의 빠른 통신을 가능하게 하며, AI 및 데이터 분석을 포함한 현대 애플리케이션의 고속 데이터 요구를 충족시키는 데 중요합니다.
  • KIOPS:
    • 설명: KIOPS는 수천 개의 입출력 작업 퍼 세컨드를 나타내며, 저장 장치의 읽기 및 쓰기 작업 성능을 측정합니다. 마이크론 9550 SSD의 높은 KIOPS 값(무작위 읽기 3,300 KIOPS, 무작위 쓰기 400 KIOPS)은 AI 및 대규모 데이터베이스와 같은 애플리케이션에 중요한 많은 작은 무작위 I/O 작업을 효율적으로 처리함을 강조합니다.
  • Nvidia Magnum IO GPUDirect Storage:
    • 설명: Nvidia Magnum IO GPUDirect Storage는 저장 장치와 GPU 간의 데이터 전송을 최적화하여 CPU를 우회함으로써 지연 시간을 줄이고 처리량을 향상시킵니다. 이 기술은 AI, 딥 러닝, 고성능 컴퓨팅과 같은 데이터 집약적인 애플리케이션에 유용하며, 저장 장치에서 GPU로의 직접 데이터 경로를 가능하게 하여 데이터 처리 속도를 높이고 시스템 부하를 줄여 보다 효율적인 계산 작업을 수행할 수 있습니다.

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