Kioxia meluncurkan SSD baru yang menyasar beban kerja AI

Kioxia telah memperkenalkan SSD baru yang dirancang untuk aplikasi AI berkinerja tinggi. Drive ini bertujuan untuk memberikan jutaan IOPS ke GPU dan berpotensi mengatasi kendala memori AI.

Kioxia, sebuah perusahaan teknologi penyimpanan, mengumumkan solid-state drive (SSD) baru yang disorot oleh TechRadar. Produk ini diposisikan untuk mendukung beban kerja AI yang berat dengan menyediakan jutaan operasi input/output per detik (IOPS) bagi GPU. Menurut laporan tersebut, SSD ini dapat membantu memecahkan batasan yang ada dalam kemampuan memori AI, terutama saat memberikan data ke GPU dengan memori bandwidth tinggi (HBM), sebagaimana disarankan dalam judul artikel yang merujuk pada seri GP dan memori kelas penyimpanan. Peluncuran ini menargetkan skenario yang memerlukan kinerja ekstrem dalam pemrosesan AI. Tidak ada spesifikasi teknis lebih lanjut atau detail rilis yang diberikan dalam ringkasan sumber. TechRadar menerbitkan liputan tersebut pada 22 Maret 2026.

Artikel Terkait

Illustration depicting SK hynix's record Q1 profits from AI demand, with executives and glowing chips in a high-tech boardroom.
Gambar dihasilkan oleh AI

SK hynix posts record Q1 operating profit of 37.61 trillion won

Dilaporkan oleh AI Gambar dihasilkan oleh AI

SK hynix reported record Q1 sales of 52.58 trillion won and operating profit of 37.61 trillion won ($25.42 billion) on Thursday. The figures marked year-on-year increases of 198 percent in sales and 405.5 percent in operating profit, driven by strong AI infrastructure demand. Net profit also hit a record 40.34 trillion won ($27.3 billion).

Kioxia has introduced a new SSD using PCIe 5.0 technology. The drive is positioned to make existing storage options appear outdated.

Dilaporkan oleh AI

Google has introduced two new Tensor Processing Units, the TPU 8t for training and TPU 8i for inference, targeting what the company calls the agentic era of AI. These eighth-generation chips follow the Ironwood TPU from 2025 and promise faster, more efficient AI development. The hardware aims to cut training times for large models from months to weeks.

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak