搜索、筛选和下载美光数据表
AI and machine learning
了解并加入美光的技术支持计划 (TEP)
联系美光销售支持团队
访问美光“投资者关系”网站
chevron_left返回
Suggested Search
Please enter a valid email address
Restricted email domain. Please enter your registered work email address.
Unexpected Error, please try after some time
The email address you provided is not registered. Please register prior to logging in
美光中心（接续页）提供关于数据中心存储的技术和工作负载洞察，这些洞察直接来自我们的技术专家。
以下是美光技术专家对工作负载测试的洞察。
当 AI 专家将创新的软件定义存储 (SDS) 与高性能 NVMe SSD 相结合时会发生什么？ 很好的方案。快速且可扩展的方案。
美光 7500 NVMe™ SSD 具有较低且一致的延迟，可为要求苛刻的数据中心工作负载提供快速、可靠的响应。本博客讨论了美光 7500 SSD 在各种混合读/写工作负载和块大小下的性能和延迟，展现出其优于竞品 SSD 的出色服务质量 (QoS)。
不断增长的 SSD 容量和不断增加的功耗需要更现代的数据映射粒度。在过去，对于任何会对 SSD 寿命产生负面影响的改变，业界都会很犹豫。来自实际应用的近期重点数据表明，情况可能并非如此，而且存在一条通往更有效映射的道路。
美光 9400 NVMe SSD 是适用于 AI 存储的出色 PCIe 4.0 SSD
要定制存储工作负载，使其适用于 AI 训练系统，会面临两个独特挑战：高昂的 AI 加速器成本和过小的可用数据集，MLPerf Storage 基准测试套件旨在解决这两个挑战。本博客将展示 MLPerf Storage 基准如何解决这两个问题。
AI 存储训练：关于美光 9400 NVMe SSD 的 MLPerf Storage
MLPerf Storage 工具通过再现真实的 AI 工作负载，助力对各种模型的存储进行基准测试。阅读这篇博客，了解美光如何使用 MLPerf 来测试 AI 工作负载的存储。
识别工作负载测试中的延迟异常值
在运行和收集 RocksDB 的工作负载跟踪时，我们有时会看到较大的延迟峰值。在本篇博客中，我们将讨论一些方法，用于识别混合型读写工作负载中出现延迟峰值的根本原因。
消除 I/O Blender：灵活数据放置有望实现
Google 和 Meta 密切合作，将灵活数据放置 (FDP) 模式引入 NVMe 规范。在本博客中，我们的测试表明，对于顺序工作负载，FDP 将写入放大降低了 60%。
美光 7450、三星 PM9A3 和 Solidigm D5-P5430 比较
db_bench 是 Meta 优选的工作负载测试方法，可在查询级别很好地模拟工作负载，并模拟精确的 RocksDB 存储 I/O。在本博客中，我们将讨论比较美光 7450、三星 PM9A3 和 Solidigm D5-P5430 在 RocksDB 上的性能的测试。
探讨：采用美光 6500 ION SSD 的 Apache Cassandra 性能
在我们最近发布的技术简介中，将 6500 ION 性能与竞争对手的 QLC 驱动器进行了比较，更深入地探究了 Apache Cassandra 工作负载，敬请阅读。突发工作负载需要在高平均磁盘 IO 上表现良好的 SSD——这是美光 6500 ION 擅长的领域。
美光 6500 ION 在基于 AMD 的服务器上提供优良的 WEKA 性能
查看使用 WEKA 数据平台软件的高性能计算 (HPC) 和 AI 的测试结果。我们将该软件与基于第四代 AMD EPYC™ 9554 和美光 6500 ION SSD 的 Supermicro 服务器相结合。
采用 6500 ION SSD 替换对象存储中的 HDD
在本博客中，我们对采用美光 6500 ION SSD 的 Ceph 对象存储性能与采用硬盘驱动器 (HDD) 的性能进行了比较。阅读本文，了解美光 6500 ION 如何在性能、功耗和成本方面胜过 HDD。
