進化を続ける人工知能(AI)および機械学習(ML)の分野において、データはイノベーションの原動力です。AIモデルがますます複雑化し、データへの依存が急速に高まる中で、高性能なストレージソリューションの重要性もますます高まっています。
Silicon Motionは、次世代の生成AIモデルやデータ特化型アプリケーションなどのデータ処理を加速する高性能エンタープライズSSDコントローラを搭載した先進的な MonTitan™ PCIe Gen5 SSD開発プラットフォームを提供しています。 また、SATA SSDコントローラも提供しており、企業ストレージ、データセンター、産業用ストレージシステムにおいて、低性能HDDから高信頼性・大容量のSSDへのアップグレードを実現し、性能と安定性の両立を可能にします。
MonTitan™は、次世代データセンターおよびエンタープライズストレージ用途に向けて設計されており、パフォーマンス、信頼性、安全性のすべてにおいて業界最高レベルの水準にあります。 カスタマイズ可能な包括的ファームウェアソリューションを通じて、顧客がアプリケーションに最適化された、差別化されたSSDソリューションを柔軟に開発することが可能です。


訓練グラフニューラルネットワーク(GNN)、予測分析の実行、またはAIトレーニングパイプラインの各ステージにおけるリアルタイムAIアプリケーションの実行において、スピードとデータアクセス効率は極めて重要です。
MonTitan™ は、極めて高い要求を満たすデータセンターおよびエンタープライズSSDソリューションに照準をしぼった、高性能かつユーザー・プログラマブルなPCIe Gen5プラットフォームです。このプラットフォームは、量産対応済みの SM8366およびSM8388コントローラASIC、ターンキーおよび階層型のエンタープライズ向けファームウェア、さらにSSDリファレンスデザインキットを備えており、顧客による迅速な製品化を支援し、**最適なTCO(総保有コスト)**を実現します。

SM8366はデュアルポートのPCIe Gen5インターフェースを搭載し、エンタープライズストレージおよびデータセンター向けコンピューティングアプリケーションに最適化されています。 16チャンネル最大 2400 MT/s の転送速度、DDR5メモリインターフェースも統合。卓越した高性能を実現します。
ランダムアクセス性能においては、最大350万IOPS を実現し、一般的な市販コントローラと比較して 20〜30%の性能向上 を達成しています。 グラフニューラルネットワーク(GNN)や、大規模言語モデル(LLM)用途において、モデル処理時間の大幅な短縮を可能にします。

デュアルポートのエンタープライズストレージおよびデータンセンター向け PCIe Gen 5x4 NVMe コントローラは、8チャネル最大2400 MT/sの転送速度を実現します。シーケンシャルリードは14 GB/s超、ランダムアクセス性能は240万IOPS超に達し。
スケーラブルシングル/デュアルチャンネル 40 bit DDR4-3200/DDR5-4800 DRAM インターフェースを内蔵しています。

本製品は、低性能の従来型HDDの代替として理想的な選択肢であり、一般的なコンシューマーSSDと比べて、予測可能なレイテンシ性能を提供します。
Silicon Motion製のSATAコントローラを採用したエンタープライズSSDは、優れた耐久性・セキュリティ・パフォーマンスを兼ね備えており、リード中心または混合型ワークロードにも対応可能です。
さらに、既存のデータセンターインフラをそのまま活用できるため、TCO(総所有コスト)の最小化にも貢献します。
AIワークロードを実行するシステムにおいて、ストレージ性能は極めて重要な設計指標です。これは、システム全体のパフォーマンス、拡張性、データ整合性、コスト、そして消費電力に直接影響を及ぼします。
近年では、NVMe、Zoned Namespaces(ゾーンドネームスペース)、Flexible Data Placement(柔軟なデータ配置) といったSSD技術の進化により、ストレージソリューションの実現可能性を高め続けています。
は、ファームウェア内で設定可能なマルチステージのパフォーマンス制御アルゴリズムであり、ユーザーが定義した QoS(サービス品質)セットに基づき、SSD の性能を最適化することができます。
SM8366 はハードウェアレベルのアイソレーション技術を組み合わせることで、最大限の帯域性能を維持しながら、以下の重要な性能を細かく制御することが可能です:

ホスト側(AI サーバーや AI ストレージサーバー)は、特定のワークロードを処理する特定のアプリケーションに応じて QoS セットを動的に定義・構成でき、AI データパイプラインにおける処理の柔軟な調整とパフォーマンス最適化を実現します。

直接データ配置技術の最適化: ゾーンネームスペースと柔軟なデータ配置がレイテンシを低減、性能を改善し、大容量ストレージにおけるAI データアクセス性能と耐久性を改善します。




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