K9MDG08U5M-PCKO存储卡芯片

K9MDG08U5M-PCKO存储卡芯片主图

K9MDG08U5M-PCKO存储卡芯片参数

制造商IC编号 K9MDG08U5M-PCKO

厂牌SAMSUNG/三星

IC 类别FLASH-NAND

IC代码2GX8 NAND MLC

脚位/封装TSOP

外包装TRAY

无铅/环保无铅/环保

电压(伏)2.7V-3.6V

温度规格0°C to +85°C

速度

标准包装数量

标准外箱

潜在应用

性能的另一个方面是吞吐量，以及从存储平台写入或读取数据的速度。系统吞吐量很重要，因为AI训练需要处理大量数据集，经常重复读取相同的数据，以准确地开发模型。机器学习和AI数据的来源，例如自动驾驶汽车上的传感器，每天可以生成多个TB的新数据。所有这些信息都必须添加到现有的数据存储中，并且对任何现有处理的影响要最小。

性能的最后一个方面是并行访问。机器学习和AI算法并行处理数据，运行多个任务，这些任务可以多次读取相同的数据，并跨越多个并行任务。对象存储擅长并行读取I/O处理，因为不需要管理对象锁或属性。文件服务器跟踪内存中打开的I/O请求或文件句柄。因此，活动I/O请求的数量取决于平台上可用的内存。

机器学习数据可以由大量的小文件组成。在这个领域，文件服务器可以提供比对象存储更好的性能。这里需要问AI存储方案供应商的一个关键问题是，在大文件类型和小文件类型上，他们的产品的性能特征会如何变化。机器学习和AI模型可以长时间连续运行。通过训练开发算法可能需要几天或几周的时间。在此期间，存储系统必须保持启动并持续可用。这意味着任何升级、技术替换或系统扩展都需要在不停机的情况下进行。

在大型系统中，组件故障是常见的。这意味着任何用于AI工作的平台都应该能够从设备(如硬盘或SSD)和节点或服务器故障中恢复。对象存储使用擦除编码在许多节点上广泛分布数据，并最小化组件故障的影响。有一些擦除编码技术可以用在横向扩展文件系统，以提供同等水平的弹性。擦除编码方案的效率非常重要，因为它直接关系到读写I/O的性能，特别是对于小文件而言。