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数据中心SSD

美光9550 NVMe™SSD

世界上最快的数据中心SSD,美光9550 NVMe™SSD提供卓越的PCIe® Gen5的性能、灵活性和安全性——适用于人工智能及其他领域.

世界上最快的数据中心SSD

美光9550 NVMe™固态硬盘领先于竞争对手,成为世界上最快的数据中心存储SSD.1

专为管理需要极高速度的关键工作负载而构建, 可伸缩性, 和能源效率,比如人工智能, performance-focused数据库, 缓存, 在线交易处理(OLTP)和高频交易. 美光9550 SSD支持这些工作负载以及更多灵活的云部署, 数据中心, OEM和系统集成商设计. 可用存储容量达到30个.72TB的美光9550 SSD有助于确保最佳的存储密度.

美光9550固态硬盘包含广泛的开放计算项目(OCP) 2.0支持,附加ocp2.5 .支持添加高级遥测数据记录,以监视SSD的性能和运行状况. OCP提供智能管理功能,以快速主动地优化和解决常见的数据中心问题,同时为企业数据中心带来云规模的功能.2

微米 9550通过SPDM 1等关键安全功能帮助保护数据安全.2、SHA-512和RSA标准. 美光的安全执行环境(SEE)提供具有物理隔离的专用处理硬件,以提高安全性.3

美光9550固态硬盘

好处

沙巴体育结算平台中最好的,达到了14分.0 GB/s顺序读和10.0 GB/s顺序写. 这一惊人的速度,比同类竞争对手的ssd快67%,4 有助于确保对苛刻的工作负载具有无与伦比的性能.1

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为数据密集型工作负载提供更高的速度和效率

微米 9550的性能是同类沙巴体育结算平台中最好的,达到了14分.0 GB/s顺序读和10.0 GB/s顺序写. 这一惊人的速度,比同类竞争对手的ssd快67%,4 有助于确保对苛刻的工作负载具有无与伦比的性能.1

理想的人工智能SSD

人工智能工作负载需要更高的性能和功率, 这款硬盘是为最苛刻的工作负载而设计的. 美光9550采用NVIDIA的大加速器内存(BaM),在人工智能工作负载性能和功耗效率方面优于竞争对手® 技术. 它的工作负载完成时间提高了33%,特性聚合性能提高了60%,同时SSD平均功耗降低了43%.5,6

美光的创新提供了最新的功能和垂直集成

美光9550集成了美光设计的控制器ASIC、NAND、DRAM和固件. 它支持NVMe 2.0和ocp2.0, ocp2.5 .用于遥测数据的记录.2 它专为端到端安全性而设计,使用SED、SPDM 1等功能来保护数据.2、SEE、加密.3

特色资源

资源和文档

技术简介

美光固态硬盘:数据的安全基础

本技术文档概述了微米 ssd上可用的一系列安全特性, 比如美光9550固态硬盘, 以帮助您将安全需求与每个SSD的广泛功能相匹配.

技术简介

美光技术简介:SSD安全特性简介

本技术简介概述了SSD安全技术和术语.

博客和技术文档

数据中心存储洞察

美光数据中心存储洞察中心提供数据中心存储的技术和工作负载洞察-直接来自我们的技术专家.

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4. 在美光实验室进行的功率效率测试与现有竞争对手的第5代固态硬盘(脚注1).

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5. 在美光实验室进行的BaM测试. 详细信息请参见 美光9550 NVME固态硬盘和大加速器内存(BaM)技术简介.

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6. BaM和GIDS是基于“BaM系统架构中gpu发起的按需高吞吐量存储访问”这篇论文的研究项目.详情请参见 http://arxiv.org/abs/2203.04910,其开源代码可在GitHub这里: http://github.com/ZaidQureshi/bam.

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7. NVIDIA GDS测试在美光实验室进行. 详细信息请参见 美光9550 NVMe SSD性能与NVIDIA® Magnum IO™GPUDirect® 存储技术简介.

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1. 性能比较基于以性能为重点的1 DWPD 7TB ssd竞争ssd的公开数据表信息. 竞争对手被定义为kixia和三星.

2. microron 9550 SSD符合大多数标准, 但并非全部, Open Compute Project (OCP) Datacenter NVMe SSD Specification.0r21,部分ocp2.5 .支持添加高级遥测数据记录,以监视SSD的性能和运行状况.

3. 没有任何硬件、软件或系统可以在所有条件下提供绝对的安全. 美光不对损失承担任何责任, 因使用任何美光沙巴体育结算平台而导致的数据被盗或损坏, 包括那些包含上述任何安全特性的沙巴体育结算平台.

4. 在美光实验室进行的功率效率测试与现有竞争对手的第5代固态硬盘(脚注1).

5. 在美光实验室进行的BaM测试. 详细信息请参见 美光9550 NVME固态硬盘和大加速器内存(BaM)技术简介.

6. BaM和GIDS是基于“BaM系统架构中gpu发起的按需高吞吐量存储访问”这篇论文的研究项目.详情请参见 http://arxiv.org/abs/2203.04910,其开源代码可在GitHub这里: http://github.com/ZaidQureshi/bam.

7. NVIDIA GDS测试在美光实验室进行. 详细信息请参见 美光9550 NVMe SSD性能与NVIDIA® Magnum IO™GPUDirect® 存储技术简介.

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