KIOXIA Europe GmbH ha presentado la serie GP1, un SSD NVMe PCIe 6.0 diseñado para acceso directo a GPU en infraestructuras de IA exigentes, marcando el primer producto de la serie GP presentada a principios de 2026. Este desarrollo apunta a integrar memoria flash avanzada con capacidad de procesamiento gráfico de alto rendimiento, optimizando tanto la latencia como el rendimiento global de las cargas de trabajo de IA.

La unidad alcanza hasta 10 millones de IOPS de lectura aleatoria a un tamaño de bloque de 512 bytes, empleando la generación 2 de la memoria flash XL-FLASH de KIOXIA, una variante de NAND SLC combinada con un controlador propio de la casa. Con una especificación de PCIe 6.0 y NVMe 2.2, el SSD ostenta una resistencia de hasta 50 DWPD (drive writes per day).

Este rango de IOPS y la estructura de alta durabilidad están orientados a soportar arquitecturas emergentes de almacenamiento para IA, que buscan ampliar la memoria de alta velocidad mediante una capa flash para capacidad adicional. En palabras de la propia compañía, este enfoque facilita que los sistemas de IA accedan a conjuntos de datos mucho más grandes a un costo menor que el aumento continuo de memorias de alto ancho de banda, al tiempo que mejora la utilización de la GPU al mantener a las unidades de procesamiento abastecidas de datos y evitar cuellos de botella por espera de datos.

La medición de IOPS es crucial para entender cuántas solicitudes de lectura y escritura puede procesar un dispositivo de almacenamiento cada segundo, lo que influye directamente en qué tan rápido las GPUs reciben datos frescos. En entrenamiento e inferencia de IA, miles de operaciones paralelas deben moverse entre almacenamiento y procesamiento sin demoras costosas, y un mayor IOPS reduce el riesgo de que las GPUs queden inactivas esperando datos.

Las afirmaciones de endurecimiento de GP1, con 50 DWPD, ofrecen una indicación adicional de la capacidad del producto para soportar cargas de trabajo sostenidas de IA. Tomando como referencia un supuesto de garantía de dos años y 3 TB de capacidad, una tasa de 50 DWPD implicaría aproximadamente 109,5 PB de resistencia total a escritura durante ese periodo de tiempo.

En comparación, la unidad AI TOP 100E de Gigabyte anuncia una resistencia de 219 PB, equivalente a un año completo de escritura continua a velocidad máxima. Esa cifra destaca en parte que el Gigabyte utiliza NAND TLC en lugar del flash SLC utilizado en la solución de KIOXIA, subrayando diferencias fundamentales en arquitectura de memoria y consumo de energía, entre otros factores.

Factores de forma y contexto de la industria

La GP1 Series estará disponible en los factores de forma E3.S y E1.S, en alturas de 9,5 mm y 15 mm. Estas variantes admiten enfriamiento líquido por placas frías en las configuraciones E3.S y E1.S de 9,5 mm, mientras que todas las configuraciones también funcionan en entornos de enfriamiento por aire. Se espera que las muestras de evaluación lleguen a clientes selectos a finales de 2026, con una exhibición prevista en la conferencia FMS en California.

Paul Rowan, Vicepresidente y Director de Mercadotecnia de KIOXIA Europe GmbH, comentó: “Las crecientes demandas de rendimiento y memoria de la infraestructura IA requieren una jerarquía de memoria más amplia capaz de mantener abastecidas a las GPU de forma eficiente.” Añadió: “La serie GP1 de KIOXIA habilita la extensión de memoria basada en flash y el acceso directo a la GPU, ayudando a reducir la latencia y la sobrecarga de la CPU, a la vez que aumenta el rendimiento para IA, HPC y cargas de análisis de datos.”

La arquitectura de GP1 está diseñada para escalar mucho más allá de los niveles actuales, con futuras generaciones que podrían alcanzar hasta 100 millones de IOPS. Este objetivo está alineado con lo que Nvidia habría estado presionando a fabricantes de SSD para despliegues de infraestructura IA, y podría requerir, en última instancia, categorías de memoria completamente nuevas más allá de los diseños de SSD actuales.

En el panorama actual, KIOXIA no solo está ampliando el rendimiento, sino también explorando una integración más estrecha entre memoria y procesamiento para IA, lo que podría influir en futuras soluciones de almacenamiento orientadas a IA y HPC.

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