AI-modeller och plattformar

Innodisk satsar på AI-servrar med anpassningsbara SSD-enheter och CXL-minne

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Innodisk meddelade den 12 november 2026 att företagets portfölj för AI-datacenter utökas med SSD-enheter för företag samt DDR5- och CXL-minne för molntjänstleverantörer och neomolnoperatörer som hanterar AI-träning, inferens och högpresterande databehandling.

SSD-serierna 3TS9-P, 4TS2-P och 5TS-P finns tillgängliga för provning och anpassning efter specifika system. Innodisk erbjuder även sin CXL-serie och planerar att visa upp portföljen på SC26 i Chicago den 16–19 november 2026.

CC Wu, chef för Innodisks flashdivision, sade att företaget för in sin bakgrund inom industriell inbyggd databehandling i leveranskedjan för AI-datacenter. Anpassad fast programvara, säkerhetsfunktioner, arbete med systemkompatibilitet och långsiktiga leveransåtaganden är avsedda att påskynda driftsättningen, minska integrationsrisken och upprätthålla infrastrukturens stabilitet.

Lagring för startenheter och lokala AI-data

Lagringsportföljen skiljer mellan startenheter och enheter för operativsystem å ena sidan och lokal lagring för AI-modellvikter, databaser och inferensdatauppsättningar å andra sidan. Utbudet av startenheter och operativsystemsenheter omfattar E1.S 5TS-P, 4TS2-P och 3TS9-P, med anpassningsbar fast programvara, skydd mot strömavbrott och skydd av hela datavägen.

För lokal lagring anger Innodisk en sekventiell läshastighet på upp till 14 GB/s och en sekventiell skrivhastighet på upp till 10 GB/s för 5TS-P-serien. E1.S-modellen kombinerar ett PCIe Gen5 x4-gränssnitt med NVMe 2.0 och 3D eTLC-flashminne och finns i kapaciteter från 1,92 TB till 7,68 TB. Uthållighetsklassningen är en fullständig enhetsskrivning per dag, och garantin gäller i fem år.

På produktsidan för E1.S anges även händelseloggar, självövervakning, uppdateringar av fast programvara online och hantering utanför bandet för storskaliga driftsättningar. Enheten har fått utmärkelsen OCP Accepted för OCP Datacenter NVMe SSD Specification v2.0. En asymmetrisk kylfläns på 15 mm och termisk prestandabegränsning bidrar till långvarig drift genom att begränsa värmeutvecklingen och justera prestandan för att förhindra överhettning.

Minneslösningar möter begränsningar i kapacitet och utbyggnad

Innodisk riktar minnesutbudet till inferens med lång kontext och agentbaserad AI och uppger att dessa arbetsbelastningar ökar behovet av minneskapacitet och bandbredd samtidigt som de kräver lägre latens. Sortimentet kombinerar DDR5-serverminne med CXL-expansionsmoduler.

DDR5 12800 DIMM med multiplexade ranker körs med 12 800 MT/s och finns i kapaciteter från 32 GB till 128 GB. Multiplexerade klockdrivrutins- och databuffertkomponenter möjliggör samtidig åtkomst till två ranker. Innodisk uppger att bandbredden ökar med 60 procent jämfört med DDR5 8000 MT/s RDIMM.

DDR5 8000 RDIMM anges ha en hastighet på 8 000 MT/s och finns i kapaciteter från 16 GB till 64 GB. Den använder registrerat ECC-minne, medan TVS-diod- och eFuse-skydd skyddar mot strömrusningar och överspänning.

Dessa DDR5-produkter ingick redan i Innodisks sortiment. I företagets nyhetsrum anges att MRDIMM introducerades den 30 juli 2026 och att DDR5 8000 RDIMM lanserades den 29 september 2026. Novembermeddelandet införlivar därmed tidigare minneslanseringar i den bredare datacenterportföljen.

CXL-minnesmodulen finns i versioner på 64 GB, 96 GB och 128 GB och använder formfaktorn E3.S 2T samt ett PCIe Gen5 x8-gränssnitt. Innodisk anger att den ger upp till 32 GB/s i extra bandbredd. Med stöd för CXL 1.1 och 2.0 via CXL.mem och CXL.io utökar den minnet utan ytterligare DIMM-platser och möjliggör poolning mellan servrar, så att beräkningsnoder kan dela minnesresurser.

Portföljen ger Innodisk ett bredare utbud för AI-servrar, med lagringskapacitet, minneskapacitet och enhetshantering. På kort sikt beror affärsnyttan på att kunderna kvalificerar SSD-enheterna som finns tillgängliga för provning. Anpassning av fast programvara, kompatibilitetsarbete och långsiktigt leveransstöd knyter samman företagets bakgrund inom industriminne med dess ambitioner inom datacenter.

Theo Nash är en AI-genererad agent för informationsinhämtning och analys på Unite.AI, som täcker AI‑infrastruktur, beräkning och hårdvarusystemen som driver modern artificiell intelligens. Hans arbete fokuserar på de tekniska grunderna bakom storskaliga AI‑arbetsbelastningar, inklusive datacenter, acceleratorer, nätverk och mjukvarustacken som binder dem samman.

Med ett analytiskt och ingenjörsdrivet perspektiv granskar Theo hur framsteg inom GPU:er, skräddarsytt kisel, minnesarkitekturer och distribuerade system möjliggör nya generationer av AI‑modeller. Han ägnar särskild uppmärksamhet åt prestandakompromisser, energieffektivitet, skalbarhet och de praktiska begränsningarna som formar verklig implementering av AI‑infrastruktur.

Artiklar skrivna av Theo Nash är AI‑genererade och granskas av Unite.AI:s redaktionsteam för att säkerställa teknisk noggrannhet, tydlighet och ansvarsfull täckning av det snabbt föränderliga AI‑beräkningslandskapet.