Smart IOPS 和 H3 Platform 联合发布了一款人工智能计算存储平台，目标随机读取 IOPS 可达 10 亿。该系统将 Smart IOPS 的 Unobtanium T50 固态器件与采用风冷技术的 H3 Platform 设备相结合，后者基于 NVIDIA 加速计算和网络技术设计。
该平台面向数据密集型 AI 推理和分析工作负载，这些工作负载需要 GPU 通过高度并行、细粒度的 I/O 访问大型数据集。它旨在支持 NVIDIA 的 Storage-Next 计划和SCADA（规模化加速数据访问）编程模型。当应用程序工作集超出本地 GPU 内存时，这些技术支持 GPU 发起对 NVMe 存储的访问。
通过缩短GPU计算和存储之间的距离，该架构旨在降低CPU控制路径开销，并确保加速器获得充足的数据。该方法适用于图神经网络、向量搜索、推荐系统、检索增强生成、嵌入存储以及其他会产生大量小型随机请求的稀疏分析应用等工作负载。
Smart IOPS 首席执行官 Ashutosh Das 表示：“人工智能基础设施正在进入一个阶段，在这个阶段，存储必须不再像被动存储库那样运作，而更像是计算架构的主动扩展。”
智能IOPS Unobtanium T50
Unobtanium T50 是一款采用 E3.S 外形尺寸的 PCIe Gen6 x4 NVMe 2.0 设备。其智能 IOPS 指标显示，在 512 字节块大小下，随机读取 IOPS 最高可达 50 万，随机写入 IOPS 最高可达 10 万。顺序读取速度最高可达 28 GB/s，顺序写入速度最高可达 24 GB/s。该范围内的顺序吞吐量与已量产的 PCIe Gen6 企业级 SSD相当；而 512 字节随机读取速度则是其脱颖而出的关键所在。
四块 T50 设备可提供高达 200 亿随机读取 IOPS 的单块设备性能。智能 IOPS 技术使该性能能够满足包括 NVIDIA Rubin 在内的下一代 PCIe Gen6 x16 GPU 的 I/O 需求。实际性能将取决于工作负载特性、软件、PCIe 拓扑结构、系统配置和其他系统级因素。
| Smart IOPS ACS Unobtanium T50 | |
| 初步规格 | |
|---|---|
| 性能 | |
| 随机读取 | 高达 50 万次 IOPS |
| 随机写 | 高达 10 万次 IOPS |
| 块大小 | 512字节 |
| 顺序读取 | 高达 28 GB/秒 |
| 顺序写入 | 高达 24 GB/秒 |
| 硬件 | |
| 容量 | 9 TB、18 TB 和 36 TB |
| 相关媒体 | TLC NAND 以伪 SLC 模式运行；支持专用低延迟 SLC NAND |
| 外形尺寸 | E3.S 2T |
| 接口 | PCIe Gen6 x4；NVMe 2.0 |
| 可用性 | |
| 计划可用性 | 评估样品：2027年第一季度；生产：2027年第二季度 |
| H3平台高IOPS设备 | |
| 初步规格 | |
|---|---|
| 计算和网络 | |
| GPU | 4 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU |
| 社交 | 4 × NVIDIA ConnectX-8 |
| 存放 | |
| SSD硬盘托架 | 20 个 E3.S 2T 插槽，用于高 IOPS SSD |
| 每槽功率 | 每个 E3.S 插槽最高可达 60 瓦 |
| 系统 | |
| 散热器 | 风冷 |
| 可用性 | |
| 计划可用性 | 评估系统：2027年第一季度；生产：2027年第二季度 |
| 初步规格；如有更改，恕不另行通知。 | |
T50 采用 Smart IOPS TruRandom 控制器架构，并搭载广泛应用的 TLC NAND 闪存，运行模式为伪 SLC。该公司表示，这种方法允许设备使用多家合格的 NAND 闪存供应商，同时还能利用整个闪存行业的规模化生产和供应链能力。此外，该控制器还支持专用的低延迟 NAND 闪存，以满足工作负载或部署经济效益的需求。
H3平台设备
H3 Platform 正在开发一款采用风冷散热的设备，配备四块 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU、四个 NVIDIA ConnectX-8 网络适配器和 20 个 E3.S 2T 存储插槽。每个插槽的设计功率最高可达 60 瓦，能够为高性能存储设备提供所需的电力和散热能力。
该系统配备 20 个 T50 设备插槽，旨在实现高达 10 亿次的随机读取 IOPS。此配置旨在平衡单个平台上的 GPU 计算、网络和存储连接，用于评估和部署 GPU 发起的小块存储工作负载。
H3 Platform创始人兼首席执行官Brian Pan表示：“下一代人工智能系统必须设计成一个集成的数据路径，而不是彼此孤立的计算、网络和存储组件。”该设计将高IOPS的E3.S存储与GPU和高速网络适配器并排集成，同时保持了风冷散热的外形尺寸。
高 IOPS 对这些工作负载至关重要，因为仅凭带宽无法描述存储系统处理不规则并发访问的效率。由多个 GPU 线程生成的小块请求可能会暴露 CPU 编排的存储架构中的排队和同步开销。更高 IOPS、更低延迟的设备可以处理更多并发请求，并有可能减少 GPU 等待数据的时间。
Smart IOPS 和 H3 平台预计将于 2027 年第一季度提供评估样品和系统。量产版本计划于 2027 年第二季度上市。规格、配置和时间表仍为初步方案，可能会有所变更。客户资质认证、软件生态系统准备情况以及任何 NVIDIA 的验证或批准均为独立流程，本公告不包含相关内容。
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