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Nvidia e Kioxia stanno collaborando allo sviluppo di una nuova generazione di unità SSD (Solid State Drive) progettate per ottimizzare le prestazioni delle GPU Nvidia dedicate all'intelligenza artificiale (IA), specialmente durante attività di elaborazione dati particolarmente intensive. Kioxia ha recentemente annunciato l'SSD E3.S CM9, un dispositivo che l'azienda posiziona come un'unità con prestazioni IOPS (Input/Output Operations Per Second) estremamente elevate, promettendo una capacità di 25,6 TB e la capacità di sovrascrivere i dati fino a tre volte al giorno per tutta la durata della garanzia. La disponibilità dei primi esemplari per la valutazione da parte dei clienti è prevista per la fine del 2026.
Questo nuovo formato SSD rientra in una strategia congiunta di Kioxia e Nvidia, mirata all'adozione di unità di memoria estremamente veloci per le GPU destinate all'IA. La serie CM9 sfrutta la tecnologia XL-Flash di Kioxia, progettata per raggiungere oltre 10 milioni di IOPS, un valore da tre a quattro volte superiore rispetto agli SSD tradizionali utilizzati nei centri dati. La tecnologia XL-Flash si basa sulla memoria flash SLC NAND (Single-Level Cell NAND), il tipo di memoria flash più veloce disponibile, che garantisce una latenza di lettura di soli 3-5 microsecondi. Per fare un confronto, gli SSD convenzionali offrono prestazioni di picco comprese tra 3 e 4 milioni di IOPS, con latenze di lettura che variano da 40 a 100 microsecondi.
I nuovi dispositivi di archiviazione di Kioxia saranno integrati nell'architettura Nvidia Storage-Next, un sistema in cui i server utilizzeranno questi SSD in combinazione diretta con le GPU, bypassando i ritardi aggiuntivi causati dal trasferimento dei dati attraverso la CPU (Central Processing Unit). Questa tecnologia è stata concepita per superare i limiti dell'attuale memoria HBM (High Bandwidth Memory), offrendo alle GPU Nvidia per l'IA un ulteriore livello di memoria cache per l'archiviazione dei dati, mantenendo i core della GPU attivi al 100% senza interruzioni. Questo approccio mira a risolvere le problematiche legate al ridimensionamento dei modelli di IA, le cui dimensioni raggiungono trilioni di parametri, e delle finestre di contesto, che supportano l'input di milioni di token.
Come evidenziato dal portale Tom's Hardware, la prima dimostrazione di questa tecnologia è avvenuta durante la conferenza GTC 2026, attraverso l'architettura di storage BlueField-4 STX. BlueField-4 utilizza una DPU (Data Processing Unit) ottimizzata per l'archiviazione e un adattatore di rete ConnectX-9 SuperNIC che, secondo Nvidia, offre una larghezza di banda dei token fino a cinque volte superiore, un'efficienza energetica quattro volte maggiore e una velocità di caricamento delle pagine doppia rispetto alle tradizionali architetture di storage basate su CPU.
L'innovazione di Nvidia e Kioxia promette di accelerare notevolmente i carichi di lavoro nei data center, consentendo alle applicazioni di intelligenza artificiale di gestire set di dati sempre più grandi e complessi con una maggiore efficienza. Questo sviluppo potrebbe portare a progressi significativi in settori come il machine learning, l'analisi dei big data e la simulazione scientifica. La competizione nel settore delle memorie flash ad alte prestazioni è in aumento, con diverse aziende che investono in nuove tecnologie per soddisfare le esigenze sempre crescenti delle applicazioni IA e data-intensive.
