نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تستهدف Innodisk خوادم الذكاء الاصطناعي بأقراص SSD قابلة للتخصيص وذاكرة CXL

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت Innodisk في 12 نوفمبر 2026 عن توسيع محفظتها لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، من خلال الجمع بين أقراص SSD المخصصة للمؤسسات وذاكرة DDR5 وCXL، لخدمة مزوّدي الخدمات السحابية ومشغّلي السحابة الناشئة الذين يتولون تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله والحوسبة عالية الأداء.

تتوفر سلاسل أقراص SSD‏ 3TS9-P و4TS2-P و5TS-P لتقديم عينات منها وتخصيصها وفق متطلبات الأنظمة. كما توفر Innodisk سلسلة CXL، وتعتزم عرض محفظتها في مؤتمر SC26 بمدينة شيكاغو من 16 إلى 19 نوفمبر 2026.

قال CC Wu، المدير العام لقسم الذاكرة الوميضية في Innodisk، إن الشركة توسّع نطاق خبرتها في الحوسبة المضمّنة الصناعية ليشمل سلسلة توريد مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. وتهدف البرامج الثابتة المخصصة وميزات الأمان والعمل على التوافق مع الأنظمة والتزامات التوريد طويل الأمد إلى تسريع النشر والحد من مخاطر التكامل والحفاظ على استقرار البنية التحتية.

التخزين لأقراص الإقلاع وبيانات الذكاء الاصطناعي المحلية

تفصل محفظة التخزين بين أقراص الإقلاع وأنظمة التشغيل من جهة، والتخزين المحلي لأوزان نماذج الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات ومجموعات بيانات الاستدلال من جهة أخرى. وتشمل مجموعة أقراص الإقلاع وأنظمة التشغيل E1.S 5TS-P و4TS2-P و3TS9-P، مع برامج ثابتة قابلة للتخصيص وحماية من انقطاع الطاقة وحماية شاملة لمسار البيانات.

بالنسبة إلى البيانات المحلية، تحدد Innodisk سرعة القراءة التسلسلية لسلسلة 5TS-P بما يصل إلى 14GB/s، وسرعة الكتابة التسلسلية بما يصل إلى 10GB/s. ويجمع طراز E1.S بين واجهة PCIe Gen5 x4 وتقنيتي NVMe 2.0 وذاكرة فلاش 3D eTLC، ويتوفر بسعات تتراوح من 1.92TB إلى 7.68TB. ويبلغ تصنيف تحمّله كتابةً واحدة على القرص يوميًا، مع ضمان لمدة خمس سنوات.

تعرض صفحة منتج E1.S أيضًا سجلات الأحداث والمراقبة الذاتية وتحديثات البرامج الثابتة عبر الإنترنت والإدارة خارج النطاق لعمليات النشر واسعة النطاق. ويحمل القرص اعتماد OCP Accepted وفق مواصفات OCP Datacenter NVMe SSD Specification v2.0. وتدعم المشتتات الحرارية غير المتناظرة بسمك 15mm وآلية خفض الأداء عند ارتفاع الحرارة التشغيل المستمر، عبر الحد من تراكم الحرارة وضبط الأداء لمنع فرط السخونة.

ذاكرة تستهدف السعة وحدود التوسّع

توجّه Innodisk مجموعة الذاكرة إلى استدلال الذكاء الاصطناعي ذي السياق الطويل والذكاء الاصطناعي الوكيلي، مشيرةً إلى أن هذه الاستخدامات تزيد الحاجة إلى سعة الذاكرة وعرض نطاقها، مع اشتراط زمن استجابة أقل. وتجمع المجموعة بين ذاكرة خوادم DDR5 ووحدات توسعة CXL.

تعمل وحدة DIMM متعددة الرتب DDR5 12800 بسرعة 12,800 MT/s، وتتوافر بسعات تتراوح من 32GB إلى 128GB. وتتيح مكونات مشغّل ساعة التسجيل متعدد الإرسال ومخزن البيانات الوصول المتزامن إلى رتبتين. وتفيد Innodisk بأن عرض النطاق الترددي يزيد بنسبة 60% مقارنةً بذاكرة DDR5 8000 MT/s RDIMM.

تعمل وحدة DDR5 8000 RDIMM بسرعة 8,000 MT/s، وتتوافر بسعات تتراوح من 16GB إلى 64GB. وهي تستخدم ذاكرة ECC مسجلة، فيما تحميها ثنائيات TVS والمصهرات الإلكترونية eFuse من ارتفاعات التيار والجهد الزائد.

كانت منتجات DDR5 هذه ضمن مجموعة Innodisk بالفعل. ويشير أرشيف الأخبار للشركة إلى أن طرح وحدة MRDIMM كان في 30 يوليو 2026، وأن إطلاق DDR5 8000 RDIMM كان في 29 سبتمبر 2026؛ لذا يضم إعلان نوفمبر إصدارات الذاكرة السابقة إلى محفظة مراكز البيانات الأوسع.

تتوفر وحدة ذاكرة CXL بإصدارات 64GB و96GB و128GB، وتستخدم عامل شكل E3.S 2T وواجهة PCIe Gen5 x8. وتحدد Innodisk عرض النطاق الترددي الإضافي لها بما يصل إلى 32GB/s. وهي تدعم CXL 1.1 و2.0 عبر CXL.mem وCXL.io، وتوسّع الذاكرة من دون الحاجة إلى فتحات DIMM إضافية، كما تتيح تجميع الذاكرة عبر الخوادم، ما يسمح لعُقد الحوسبة بمشاركة موارد الذاكرة.

تمنح هذه المحفظة Innodisk مجموعة أوسع من حلول خوادم الذكاء الاصطناعي، تشمل سرعة نقل بيانات التخزين وسعة الذاكرة وإدارة الأقراص. وتتوقف الأهمية التجارية القريبة الأجل على تأهيل العملاء لأقراص SSD المتاحة لتقديم عينات منها، فيما تربط الشركة خلفيتها في الذاكرة الصناعية بطموحاتها في مجال مراكز البيانات من خلال تخصيص البرامج الثابتة والعمل على التوافق ودعم التوريد طويل الأمد.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.