SK hynix entwickelt spezielle NAND-Flash-Speicherchips, um den enormen Leistungsbedarf, der für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen und -Funktionen erforderlich ist, effizient zu decken. In Zusammenarbeit mit dem Nvidia-Team arbeitet das Unternehmen an KI-NAND-Speicherchips, die eine bis zu 30-mal höhere Leistung als die derzeit schnellsten SSD-Laufwerke und -Karten für Unternehmen bieten können. Ultraschnelle NAND-Flash-Chips könnten bis 2027 eine Leistung von bis zu 100 Millionen IOPS ermöglichen und so eine Fülle neuer Möglichkeiten eröffnen.
Laut ZDNet haben die Entwickler von SK hynix bereits ein Datenspeichergerät mit einem speziellen Controller und NAND-Flash-Chips entwickelt, das beweist, dass das Konzept realisierbar ist, und die ersten Muster wurden bereits an das Nvidia-Team geliefert. Die ersten Muster, die in größerem Umfang verfügbar sein werden, dürften gegen Ende nächsten Jahres fertig sein, aber diese werden weiterhin "nur" 25 Millionen IOPS erreichen und mit PCI Express 6.0-Schnittstellen ausgestattet sein. Die endgültige Version, die kommerziell verfügbar sein wird, ist für 2027 geplant und wird die oben erwähnte Leistung von 100 Millionen IOPS für das AI-Segment bieten. Die Leistung von 100 Millionen IOPS ist eine erhebliche Verbesserung, da die derzeit schnellsten SSD-Laufwerke und -Karten für Unternehmen eine Leistung von etwa 2 bis 3 Millionen IOPS bieten, und dies gilt hauptsächlich für die High-End-Modelle.
Die oben erwähnten SSDs, die unter die AI-N-Klassifizierung fallen, können insbesondere dazu beitragen, die aktuellen Grenzen der E/A-Abteilung zu verschieben, was eine große Hilfe beim Umgang mit großen Datenmengen während der Deduktionsprozesse sein wird, d. h. es wird erheblich dazu beitragen, KI-Modelle und neuronale Netze zu verbessern. Ebenfalls auf der Roadmap stehen AI-N B, das Anfang des Jahres unter dem Namen High Bandwidth Flash vorgestellt wurde, und eine AI-N D Entwicklung.
AI-N P konzentriert sich auf ultrahohe Leistung, wie oben für 100 Millionen IOPS NAND Flash erwähnt. AI-N B hingegen konzentriert sich auf eine hohe Datenbandbreite, während AI-N D versucht, eine hohe Datenspeicherkapazität mit einer kostengünstigeren Architektur zu kombinieren, d. h. es konzentriert sich hauptsächlich auf die Erhöhung der Datendichte.
Das Unternehmen zielt auf zwei unterschiedliche Bereiche des KI-Marktes ab: große KI-Rechenzentren, die einen massiven Datendurchsatz und eine hohe Bandbreite benötigen, und solche, die KI-Modelle, die auf dem Gerät laufen, auf energieeffiziente, aber leistungsstarke Weise bedienen wollen. Mit der AI-N-Produktlinie können beide Segmente effektiv angesprochen werden, und zwar mit deutlich höheren Geschwindigkeiten im Vergleich zu aktuellen Lösungen.
