آیا می خواهید درباره AI SSD بیشتر بدانید؟ در اینجا یک راهنمای کامل است

SSD AI چیست؟

SSD های AI (درایو حالت جامد هوش مصنوعی) می توانند به دو نوع SSD اشاره کنند:

• برای بارهای کاری هوش مصنوعی: درایوهای SSD تخصصی که برای بارهای کاری با هوش مصنوعی طراحی شده‌اند که به سرعت و استقامت متوالی بالایی نیاز دارند.
• با هوش مصنوعی تعبیه شده: SSD با ویژگی های هوش مصنوعی داخلی برای مدیریت داده، امنیت (اسکن بدافزار) و پیش پردازش داده ها.

این درایوها فضای ذخیره‌سازی هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند و با مدیریت جریان‌های داده بزرگ برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی، کارایی مرکز داده را بهبود می‌بخشند. آنها دارای کنترلرهای پیشرفته، حافظه NAND و سیستم های خنک کننده برای عملکرد بهینه هستند.

ویژگی های کلیدی حافظه های SSD با هوش مصنوعی

در این بخش، ویژگی‌های کلیدی AI SSD را از چهار جنبه شامل عملکرد و سرعت، قابلیت اطمینان و استقامت، بهینه‌سازی حجم کار، کارایی و مدیریت فهرست می‌کنیم. در اینجا تفکیک دقیق است:

عملکرد و سرعت

• رابط های پرسرعت: SSD های AI معمولاً از NVMe و PCIe Gen 5/4 پشتیبانی می کنند که می توانند حداکثر توان را داشته باشند.
• IOPS بالا: SSD های AI دارای IOPS (عملیات ورودی/خروجی در هر ثانیه) بالا برای دسترسی سریع به داده ها هستند که برای خواندن/نوشتن سریع تصادفی در آماده سازی داده ها و آموزش مدل بسیار مهم است.
• تأخیر کم: SSD های AI دارای تأخیر کمی هستند که برای استنتاج بلادرنگ و جریان روان داده به GPU ها ضروری است.
• R/W با ترتیب بالا (خواندن/نوشتن): SSD های AI سرعت خواندن و نوشتن متوالی بالایی را ارائه می دهند که برای بارگیری مجموعه داده ها و ذخیره نقاط بازرسی ضروری است.

بهینه سازی حجم کار

• IOPS و QoS سازگار: SSD های هوش مصنوعی IOPS و QoS (کیفیت خدمات) را ارائه می دهند که می تواند عملکرد قابل پیش بینی را برای برنامه های حساس به تأخیر مانند استنتاج هوش مصنوعی در زمان واقعی تضمین کند.
• ظرفیت بالا: SSD های AI ظرفیت بالایی برای ذخیره مجموعه داده ها و مدل های گسترده هوش مصنوعی ارائه می دهند. به عنوان مثال، برخی از مدل های سازمانی در یک درایو 2.5 اینچی به 245.76 ترابایت می رسند.
• پشتیبانی از حجم کار مختلط: SSD های AI پشتیبانی از حجم کار ترکیبی را ارائه می دهند که وظایف مختلف هوش مصنوعی، از آموزش متوالی تا استنتاج تصادفی را انجام می دهد.
• TLC NAND: SSD های هوش مصنوعی از QLC (سلول چهار سطحی) و TLC (سلول سه سطحی) NAND برای تعادل سرعت، استقامت و هزینه استفاده می کنند.

قابلیت اطمینان و استقامت

• استقامت بالا (TBW): SSD های AI به گونه ای طراحی شده اند که چرخه های فشرده خواندن/نوشتن رایج در آموزش هوش مصنوعی را تحمل کنند و آنها را برای پردازش مداوم داده ها مناسب می کند.
• حفاظت از داده ها: بسیاری از SSD های AI از فناوری های کد تصحیح خطا (ECC) و بررسی برابری با چگالی کم (LDPC) برای جلوگیری از خراب شدن داده ها استفاده می کنند.
• قابلیت اطمینان: SSD های هوش مصنوعی از طراحی های دو پورت (NVMe و PCIe Gen 5) استفاده می کنند تا حداکثر توان را ارائه دهند و از عملکرد مداوم پشتیبانی کنند. آنها همچنین دارای قابلیت های خود درمانی برای افزایش قابلیت اطمینان هستند.
• حفاظت از اتلاف انرژی: SSD های هوش مصنوعی دارای ابرخازن های یکپارچه برای ایمن سازی داده ها در هنگام قطع برق ناگهانی هستند که برای جلسات آموزشی طولانی ضروری است.

کارایی و مدیریت

• مصرف برق کمتر: حافظه های SSD با هوش مصنوعی نسبت به هارد دیسک ها از نظر انرژی کارآمدتر هستند که باعث کاهش ردپای مرکز داده می شود.
• نرم افزار هوشمند: SSD های AI دارای لایه بندی خودکار و مدیریت داده برای هزینه و عملکرد بهینه هستند.
• مدیریت حرارتی: SSD های AI دارای هیت سینک های تخصصی و سیستم عامل کنترل حرارتی هستند که از افت عملکرد در طول بارهای پایدار و سنگین معمولی پردازش هوش مصنوعی جلوگیری می کند.
• امنیت: SSD های AI رمزگذاری سرتاسری را برای داده های حساس فراهم می کنند.
• ردپای فشرده: SSD های AI چگالی بالاتری دارند که امکان ذخیره سازی بیشتر در فضای کمتر را فراهم می کند.

روند بازار و تاثیر صنعت

انقلاب هوش مصنوعی باعث رشد و تغییر در بازار SSD شده است. این امر تقاضا برای درایوهای با کارایی بالا و ظرفیت بالا را افزایش می دهد و باعث افزایش قیمت ها و نوآوری سریع فناوری می شود. در اینجا تفکیک دقیق است:

روند بازار:

• رشد تقاضای انفجاری: داده های عظیم و الزامات عملکرد برای آموزش هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها باعث افزایش تقاضا برای SSD های سازمانی می شود.
• تغییر به رابط های با کارایی بالا: رابط‌های SATA با فناوری‌های PCIe و NVMe جایگزین می‌شوند که پهنای باند بالاتر و تأخیر کمتری را برای بار کاری هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
• پیشرفت های تکنولوژیکی: سازندگان با درایوهای بیش از 100 ترابایت در حال توسعه، فناوری‌های 3D NAND و QLC NAND را برای افزایش تراکم ذخیره‌سازی پیش می‌برند.
• افزایش فضای ذخیره سازی مبتنی بر هوش مصنوعی: هوش مصنوعی در مدیریت ذخیره‌سازی برای بهینه‌سازی استفاده از منابع، پیش‌بینی خرابی‌های درایو و بهبود امنیت و کارایی در محیط‌های ابری و مرکز داده یکپارچه شده است.
• ادغام بازار و سرمایه گذاری: این بازار توسط چند بازیگر اصلی (Samsung، SK Hynix/Solidigm، Western Digital، Micron، Kioxia) هدایت می شود که سرمایه گذاری زیادی در راه حل های هوش مصنوعی و تحقیق و توسعه انجام می دهند.

تاثیر صنعت:

• کمبود عرضه و افزایش قیمت: تقاضای فزاینده مراکز داده هوش مصنوعی بر حافظه جهانی و تولید فلش فشار وارد می‌کند و در نتیجه کمبود قابل توجه فلش NAND و DRAM را به همراه دارد. این باعث افزایش قیمت ها برای SSD های مصرف کننده و سازمانی شده است.
• اولویت بندی HBM و SSD های سازمانی: تولیدکنندگان ممکن است تولید محصولات با حاشیه سود بالا مانند SSDهای سازمانی با ظرفیت بالا را در اولویت قرار دهند، که منجر به عرضه محدودتر درایوهای با ظرفیت کمتر و احتمال تاخیر در تحویل برای بخش‌های دیگر شده است.
• تغییر از HDD به SSD: بارهای کاری هوش مصنوعی که برای آموزش به دریاچه های داده بزرگ متکی هستند، SSD ها را به دلیل عملکرد برتر، قابلیت اطمینان و کارایی انرژی ترجیح می دهند. این امر باعث تسریع در جایگزینی هارد دیسک ها توسط SSD در برنامه های کاربردی مرکز داده حیاتی می شود.
• تمرکز بر معیارهای عملکرد: عصر هوش مصنوعی تمرکز را از ظرفیت ساده به معیارهای عملکردی مانند عملیات ورودی/خروجی در ثانیه (IOPS)، توان عملیاتی، تأخیر و استقامت تغییر می‌دهد.
• نوآوری مشترک سخت افزار و نرم افزار: همکاری بین فروشندگان ذخیره سازی، تامین کنندگان نیمه هادی و ارائه دهندگان زیرساخت هوش مصنوعی در آینده برای SSD های پردازش شده با هوش مصنوعی افزایش خواهد یافت.
• تمرکز بر هزینه کل مالکیت (TCO): SSD ها هزینه اولیه بالاتری برای هر گیگابایت نسبت به HDD دارند. با این حال، کارایی آنها در بارهای کاری هوش مصنوعی منجر به کاهش نیازهای سرور، مصرف انرژی کمتر و فضای رک کمتر می شود و در نتیجه TCO کلی کمتری برای شرکت ها به همراه دارد.
• تحکیم بازار و رقابت: رقابت شدید و هزینه‌های بالای پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی هوش مصنوعی جدید، چالش‌هایی را برای تازه واردان ایجاد می‌کند.
• تسلط منطقه ای: انتظار می رود منطقه آسیا و اقیانوسیه به دلیل صنعتی شدن سریع و تولیدکنندگان کلیدی، سریع ترین بازار در حال رشد را داشته باشد.

پیشنهادات برای مصرف کنندگان

SSD های AI زیادی وجود دارد، مانند AI TOP 100E SSD. اگر گیمرهای معمولی/کاربران اداری هستید یا بودجه کمی دارید، خرید SSD AI TOP 100E ضروری نیست.

آیا می دانید چگونه یک SSD برای هوش مصنوعی انتخاب کنید؟ در اینجا چند پیشنهاد برای کاربران مختلف وجود دارد:

برای کاربر عادی (کارهای هوش مصنوعی عمومی، Copilot)

کاری که انجام می دهند: از ویژگی‌های هوش مصنوعی در برنامه‌ها، مرور وب با هوش مصنوعی و Copilot محلی استفاده کنید.

فوکوس SSD: بارگذاری سریع، پاسخگویی

توصیه ها:

• نوع: SSD PCIe NVMe M.2. (اگر ارزش بالایی را در نظر می گیرید، PCIe 4.0 انتخاب ارزشمندی است. در غیر این صورت، اگر به فکر محافظت از آینده هستید، PCIe 5.0 انتخاب بهتری است.)
• ظرفیت: حداقل 1 ترابایت، 2 ترابایت برای سیستم عامل، برنامه ها و فایل های تقویت شده با هوش مصنوعی توصیه می شود.
• ویژگی کلیدی: سرعت خواندن/نوشتن متوالی سریع (5000+ مگابایت بر ثانیه) برای دسترسی سریع به فایل.
• مثال: Samsung 980 Pro/990 Pro، WD Black SN850X و Crucial T500.

برای توسعه دهنده (ML/DL، کدنویسی، هوش مصنوعی خلاق)

کاری که انجام می دهند: مدل‌های محلی را اجرا کنید، کد AI را کد کنید، از هوش مصنوعی در ویرایش Adobe/Video استفاده کنید و مجموعه داده‌های بزرگ‌تری را مدیریت کنید.

فوکوس SSD: جریان سریع داده، مدیریت بارهای کاری مختلط در هنگام تنظیم دقیق، و ذخیره سازی پروژه بزرگ.

توصیه ها:

• نوع: PCIe 4.0 را برای یک گزینه مقرون به صرفه یا PCIe 5.0 NVMe را برای سازگاری بهتر در آینده انتخاب کنید.
• ظرفیت: حداقل 2 ترابایت، 4 ترابایت + ایده آل برای مجموعه داده ها و مدل ها.
• ویژگی های کلیدی: R/W متوالی بالا (7000+ مگابایت بر ثانیه)، I/O تصادفی قوی، استقامت خوب (TBW).
• مثال: Samsung 990 Pro، Corsair MP600 Pro و Kingston KC3000.

برای محقق پیشرفته (آموزش مدل بزرگ، داده های بزرگ)

کاری که انجام می دهند: مدل‌های بزرگ را آموزش دهید، مجموعه‌های داده عظیم را پردازش کنید و بارهای کاری فشرده هوش مصنوعی سازمانی را اجرا کنید.

فوکوس SSD: توان عملیاتی بالا، ظرفیت عظیم، تأخیر بسیار کم و استقامت بالا.

توصیه ها:

• نوع: NVMe درجه سازمانی (U.2/AIC) یا PCIe 5.0 NVMe مصرف کننده درجه یک.
• ظرفیت: 4 ترابایت، 8 ترابایت یا حتی بیشتر.
• ویژگی های کلیدی: ویژگی‌های سازمانی مانند حفاظت از اتلاف انرژی (PLP)، عملکرد پایدار تحت بار سنگین، TBW شدید و IOPS بسیار بالا.
• مثال: سری PM/SM سامسونگ (شرکتی)، Solidigm P44 Pro و Seagate FireCuda.

نکته پاداش: نحوه ارتقاء به AI SSD

پس از خرید یک SSD AI، ممکن است بخواهید SSD خود را بدون نصب مجدد ویندوز به AI SSD جدید ارتقا دهید. برای انجام این کار، MiniTool ShadowMaker انتخاب خوبی است.

ارائه می دهد کلون دیسک ویژگی برای انجام شبیه سازی بخش به بخش به راحتی. نحوه استفاده از این نرم افزار به شرح زیر است:

مرحله 1. SSD AI را به رایانه خود وصل کنید. سپس برای دانلود و نصب MiniTool ShadowMaker روی دکمه زیر کلیک کنید.

آزمایشی MiniTool ShadowMakerبرای دانلود کلیک کنید100%تمیز و ایمن

مرحله 1. این نرم افزار را راه اندازی کنید و کد ثبت نام را برای ارتقا به نسخه Pro یا نسخه بالاتر وارد کنید.

مرحله 2. انتخاب کنید ابزار و کلون دیسک.

مرحله 3. دیسک منبع را انتخاب کرده و کلیک کنید بعدی.

مرحله 4. SSD AI خود را به عنوان دیسک مورد نظر انتخاب کنید و کلیک کنید شروع کنید. اگر وجود دارد هشدار پنجره باز می شود، کلیک کنید باشه برای ادامه دادن

مرحله 5. منتظر بمانید تا فرآیند شبیه سازی کامل شود. پس از انجام، یک هشدار پنجره ای باز می شود که از شما می خواهد کامپیوتر خود را خاموش کنید، کلیک کنید باشه.

مرحله 6. پس از اتمام، سیستم با موفقیت به SSD جدید AI شبیه سازی شد.

اگر می خواهید SSD اصلی را با یک SSD AI جایگزین کنید، قاب کامپیوتر را باز کنید، درایو قدیمی را بردارید و AI SSD را در رایانه خود قرار دهید. سپس از AI SSD بوت کنید.

اگر می خواهید دیسک اصلی را روی رایانه خود نگه دارید، قاب رایانه را باز کنید و SSD AI را به شکاف دیگری متصل کنید. در مرحله بعد، ترتیب بوت را در بایوس تغییر دهید تا از AI SSD بوت شود و دیسک اصلی را فرمت کنید تا فضای بیشتری برای ذخیره داده ها داشته باشید.

خط پایین

پس از خواندن این پست، ممکن است در حال حاضر یک راهنمای جامع در مورد یک SSD AI، از جمله ویژگی‌های کلیدی، روندهای بازار، پیشنهادات برای مصرف‌کنندگان و موارد دیگر دریافت کنید. علاوه بر این، این پست یک ابزار قدرتمند به نام MiniTool ShadowMaker را ارائه می دهد تا به شما کمک کند دیسک را روی SSD جدید AI شبیه سازی کنید.

اگر با نرم افزار MiniTool با مشکلی مواجه شدید یا پیشنهادی دارید، یک ایمیل به آن ارسال کنید [email protected].

سوالات متداول AI SSD