铠侠 2025 财年第二财季营收 4483.46 亿日元,环比大增 30.8%
NAND 闪存与存储产品企业 KIOXIA 铠侠今日公布了 2025 财年第二财季(IT之家注:对应 2025 日历年第三季度)的财报。
NAND 闪存与存储产品企业 KIOXIA 铠侠今日公布了 2025 财年第二财季(IT之家注:对应 2025 日历年第三季度)的财报。
提到 AI 新基建,很多人第一反应是“GPU 多么强大”。但在实际的大模型训练集群里,真正拖慢速度的,往往不是算力,而是数据流通。训练一个大型语言模型要处理的数据量可能达到数百 TB 乃至 PB 级——从数据预处理、批量加载到模型检查点,每一步都离不开高效存储
AI的计算、数据传输与存储已经成为当下数据中心和服务器端最为关注的问题之一。在有限的空间和成本内如何实现更高的收益,如何让存储方案给计算单元提供充足的数据支持,加速数据交换,节省电力和散热成本都值得探讨,其中就包括闪存技术如何扮演起关键角色。
在人工智能、大数据与超算技术驱动的数据爆炸时代,存储设备的容量与性能成为制约技术发展的关键瓶颈。2025年,铠侠(Kioxia)推出的LC9系列固态硬盘以245.76TB的容量刷新全球纪录,标志着固态存储技术正式迈入“艾字节级”时代。这一突破不仅颠覆了传统存储
近日,铠侠与戴尔科技联手推出大容量、高能效数据存储解决方案,以支持AI工作负载,降低功耗和散热需求。通过搭载KIOXIA LC9系列245.76 TB NVMe™ SSD,戴尔系统可帮助企业管理PB级数据,实现基础设施现代化,以支持生成式AI和机器学习应用。
AI的计算、数据传输与存储已经成为当下数据中心和服务器端最为关注的问题之一。在有限的空间和成本内如何实现更高的收益,如何让存储方案给计算单元提供充足的数据支持,加速数据交换,节省电力和散热成本都值得探讨,其中就包括闪存技术如何扮演起关键角色。
训练大语言模型需处理数百TB至PB级别的数据集。数据加载速度直接决定了GPU计算资源的利用率。若存储系统无法提供足够的带宽与低延迟,GPU将频繁等待数据,导致其高计算能力闲置,从而显著延长训练周期。
云端AI应用的大规模普及对数据存储提出了更多需求。特别是面对海量数据吞吐和高速处理的数据湖等应用,如果可以在单一服务器机架内实现高密度的海量存储,即兼顾HDD便宜、大容量,又能展现SSD高性能、快吞吐的表现,对于企业以更低成本部署AI训练、推理和应用落地无疑是