企业级AI硬件的扩展不只依赖计算芯片，内存与存储承担模型装载、数据缓存、持续写入和低延迟访问等基础任务。

在AI数据中心、对象存储和企业级SSD部署中，Supermicro 市场营销与网络安全副总裁  Michael McNerney 表示：“Supermicro 拥有业界最广泛的 Petascale 存储优化服务器产品组合，最多可支持 36 块 E3.S SSD，结合美光 6600 ION SSD，可在 2U 服务器中实现高达 4.42PB 的容量，为大容量 AI 工作负载提供更高的密度及能源效率。

围绕G9 NAND数据中心SSD组合的容量和速率，美光 6600 ION SSD 具备突破性的可扩展性，单盘容量最高可达 245TB ，助力超大规模部署与企业级数据中心整合服务器基础设施、构建大型 AI 数据湖，同时减少存储空间占用、能耗和碳排放。

功耗、散热和空间约束进一步放大了该类产品的作用，7600 PCIe 5.0 SSD 凭借业界领先的性能、低延迟和高度可靠的服务品质（QoS），为AI数据转换、模型训练与推理等高要求数据中心工作负载提供稳定可靠的极速响应。

这些指标会共同影响AI训练、推理、对象存储、云端文件服务、HPC和端侧智能等负载的部署方式。

平台验证和生态协同也会影响规模化导入，美光7600 SSD 在成本效益、性能与可预测延迟之间实现了出色平衡，广泛适用于包括AI在内的大多数数据中心工作负载。

面向AI工作负载，本次产品组合的扩展涵盖多项业界创举，包括全球首款 PCIe 6.0 NVMe™ SSD、业界容量领先的 E3.S SSD，以及专为 AI 数据中心打造、最低延迟的主流PCIe 5.0 SSD。

在长期部署中，美光 9650 SSD 具备高达 28 GB/s 的卓越性能，显著加速 AI 训练和推理工作负载。

这些指标会共同影响AI训练、推理、对象存储、云端文件服务、HPC和端侧智能等负载的部署方式。

在AI数据中心、对象存储和企业级SSD部署中，NVIDIA 网络高级副总裁 Kevin Deierling 表示：“先进的 AI 推理工作负载要求智能体能够快速访问海量的企业和互联网数据，美光 9650 SSD 这类 PCIe 6.0 SSD 能够实现高速数据访问，从而显著提升 AI 推理与训练任务的计算性能和效率。

围绕G9 NAND数据中心SSD组合的容量和速率，美光 7600 SSD：为 AI 推理与混合工作负载提供领先性能。

功耗、散热和空间约束进一步放大了该类产品的作用，3610 SSD 将为超薄设备提供强劲支持，满足端侧 AI、沉浸式流媒体及性能密集型工作负载的增长需求。

G9 NAND数据中心SSD组合并不是孤立器件，它会与CPU、GPU、AI加速器、存储背板、服务器主板、散热系统和软件栈共同决定平台效率。

在配置层面，推动卓越速率、能效与 4TB 存储容量在超薄笔记本电脑和 AI 就绪设备中的普及。

在运行层面，产品采用紧凑型单面 M.2 2230 外形规格，全球率先采用 4TB 超大容量，是超薄笔记本电脑和 AI 设备的理想之选。

在供应与验证层面，用户体验提升：在PCMark® 10测试中，与 PCIe 4.0 QLC SSD 相比，3610 SSD 的测试得分提升高达 30%，带宽提升高达 28%，是各类行业工作负载的理想之选。

在生命周期层面，AI就绪的速率：可在三秒内加载 200 亿参数 AI 模型，助力主流客户端设备为用户提供实时 AI 洞察和无缝 AI 体验。

FAQ

问：这类硬件主要适合哪些场景？

答：G9 NAND数据中心SSD组合主要面向AI数据中心、对象存储和企业级SSD部署，并可服务AI训练、推理、数据湖、对象存储、HPC或端侧AI等专业硬件场景。

问：容量和带宽为什么需要一起看？

答：容量影响模型、缓存和数据集规模，带宽影响数据进入计算单元的速度，两者共同决定AI负载的可扩展性。

问：功耗指标会影响哪些部署条件？

答：功耗会影响机架供电、散热冗余、单位空间节点数量和长期运行成本，也会影响边缘设备和车载平台的热设计。

问：平台验证为什么重要？

答：平台验证可以降低服务器、AI加速器、CPU平台或汽车电子系统导入新内存与存储器件时的不确定性。

问：美光相关产品线提供了哪些硬件方向？

答：美光相关产品线覆盖DRAM、LPDDR5X、DDR5 RDIMM、SOCAMM2、HBM、NAND和数据中心SSD等方向。

综合来看，G9 NAND数据中心SSD组合在AI数据中心、对象存储和企业级SSD部署中的作用，是把容量、速率、功耗、接口、封装和可靠性约束整合到可持续扩展的硬件平台中。