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Innodisk、カスタマイズ可能なSSDとCXLメモリでAIサーバー市場を狙う

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Innodiskは2026年11月12日、AIトレーニング、推論、高性能コンピューティングに取り組むクラウドサービスプロバイダーやネオクラウド事業者向けに、エンタープライズSSDとDDR5メモリ、CXLメモリを組み合わせたAIデータセンター製品群の拡充を発表した。

3TS9-P、4TS2-P、5TS-Pの各SSDシリーズは、サンプル提供とシステムに応じたカスタマイズに対応している。InnodiskはCXLシリーズも提供しており、2026年11月16~19日にシカゴで開催されるSC26で製品群を展示する予定だ。

Innodiskのフラッシュメモリ部門ゼネラルマネージャーであるCC Wu氏は、同社が産業用組み込みコンピューティングで培った経験をAIデータセンターのサプライチェーンへと広げていると述べた。カスタムファームウェア、セキュリティ機能、システム互換性の検証、長期供給の確約を通じて、導入の迅速化、統合リスクの低減、インフラの安定性維持を目指す。

ブートドライブとAIデータのローカル保存に対応するストレージ

ストレージ製品群では、ブート用およびOS用ドライブと、AIモデルの重み、データベース、推論用データセットを保存するローカルストレージを分けている。ブート/OS向け製品には、E1.S 5TS-P、4TS2-P、3TS9-Pがあり、ファームウェアのカスタマイズ、電源喪失保護、データパス全体の保護に対応する。

ローカルデータ向けに、Innodiskは5TS-Pシリーズのシーケンシャル読み出し速度を最大14GB/s、シーケンシャル書き込み速度を最大10GB/sとしている。E1.Sモデルは、PCIe Gen5 x4インターフェース、NVMe 2.0、3D eTLCフラッシュを組み合わせ、容量は1.92TBから7.68TBまで用意する。耐久性は1日あたり1ドライブ書き込みで、保証期間は5年間だ。

E1.S製品ページには、大規模導入向けのイベントログ、セルフモニタリング、オンラインでのファームウェア更新、帯域外管理も記載されている。このドライブは、OCP Datacenter NVMe SSD Specification v2.0に関するOCP Accepted認定を取得している。厚さ15mmの非対称ヒートシンクとサーマルスロットリングにより、熱の蓄積を抑え、過熱を防ぐために性能を調整しながら、持続的な動作を支える。

メモリで容量と拡張性の限界に挑む

Innodiskは、長いコンテキストを扱う推論やエージェント型AIの推論向けにメモリ製品群を展開する。こうしたワークロードでは、レイテンシーの低減が求められる一方、必要なメモリ容量と帯域幅が増大すると同社は説明している。製品ラインアップは、サーバー向けDDR5メモリとCXL拡張モジュールで構成される。

DDR5 12800多重化ランクDIMMは12,800 MT/sで動作し、容量は32GBから128GBまで用意する。多重化レジスタード・クロックドライバーとデータバッファーの各コンポーネントにより、2つのランクへ同時にアクセスできる。Innodiskによると、DDR5 8000 MT/s RDIMMと比べて帯域幅が60%向上する。

DDR5 8000 RDIMMは8,000 MT/sで、容量は16GBから64GBまでをそろえる。レジスタードECCメモリを採用し、TVSダイオードとeFuseによってサージ電流や過電圧から保護する。

これらのDDR5製品は、すでにInnodiskの製品ラインアップに含まれていた。同社のニュースルームによると、MRDIMMは2026年7月30日、DDR5 8000 RDIMMは2026年9月29日に発売されている。そのため、11月の発表では、それ以前に発売されたメモリ製品を、より幅広いデータセンター製品群に組み込んでいる。

CXLメモリモジュールは64GB、96GB、128GBの容量で、E3.S 2TフォームファクターとPCIe Gen5 x8インターフェースを採用する。Innodiskによると、最大32GB/sの追加帯域幅を提供する。CXL.memとCXL.ioを通じてCXL 1.1および2.0に対応し、DIMMスロットを追加せずにメモリを拡張できるほか、サーバー間でメモリをプールし、コンピュートノードがメモリリソースを共有できる。

この製品群により、Innodiskはストレージのスループット、メモリ容量、ドライブ管理を網羅する、より幅広いAIサーバー向け製品を提供できる。同社の事業にとって当面重要なのは、サンプル提供中のSSDが顧客の認定を得られるかどうかだ。ファームウェアのカスタマイズ、互換性の検証、長期供給の支援を通じて、産業用メモリ分野で培った経験をデータセンター事業の拡大につなげている。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。