摘要：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
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。算力之外，存储正成为决定 AI 训练效率的新关键。
铠侠推出的第八代 BiCS 闪存, 是专为企业级 SSD 设计的底层闪存架构。该代产品采用 CBA（CMOS Directly Bonded to Array）技术，即将控制电路直接键合至闪存阵列，从而缩短信号路径、降低延迟、提升带宽和密度。该代闪存实现了218层堆叠，并在密度、功耗、读／写性能等方面实现了同步提升，为 AI 训练和数据中心提供了更强的性能基底。
CD9P 与 CM9：让存储真正匹配 AI 的速度
基于这项闪存技术，铠侠推出了面向数据中心和 AI 训练场景的 CD9P 系列和 CM9 系列 SSD。它们支持 PCIe® 5.0 接口与 NVMe™ 2.0 协议，带宽、延迟和并发能力均比上一代产品明显提升。
以 CM9 为例，顺序读取可达约 14.8 GB/s、写入约 11 GB/s，随机读写性能亦大幅跃升。这种高带宽、高并发的组合，使训练平台中数据通道能跟上 GPU 运算速度，从而提升整体利用率、缩短训练周期，并在扩展和能效方面为企业节省大量成本。
当 AI 模型参数继续增长、训练规模不断扩大，数据中心的能耗问题日益受到关注。若存储在提供等效吞吐的前提下降低功耗，其影响不亚于算力提升。
AI 新基建的挑战，已不再只是 GPU 数量的比拼。真正高效的系统，是算力 + 存储 +网络三者协同的体系。其中，存储系统决定了数据流通的速度与效率。铠侠通过第八代 BiCS 闪存与企业级 SSD 的持续迭代，正推动更多企业从“算力驱动”向“数据驱动”转变。未来的 AI，不仅是更聪明的模型，更是更强大的底层基础设施。
铠侠将持续推进存储技术创新，不断提升性能、容量与可靠性，为企业客户和开发者提供高效、可靠的存储解决方案。同时，铠侠致力于满足AI领域日益增长的存储需求，助力企业在激烈的市场竞争中保持领先，并通过与产业伙伴的紧密合作，共同推动AI技术的发展与应用。
注：
截至2025年7月22日，基于铠侠调查。
容量的定义：容量的定义：铠侠定义1千字节（KB）为1,000 字节，1兆字节（MB）为1,000,000字节，1千兆字节（GB）为1,000,000,000字节，1兆兆字节（TB）为 1,000,000,000,000 字节，1 KiBibyte（KiB）为1,024字节。但是计算机操作系统记录存储容量时使用2的幂数进行表示，即定义1GB = 2^30 = 1,073,741,824字节，1TB = 2^40 = 1,099,511,627,776字节，因此会出现存储容量变小的情况。可用存储容量（包括各种媒体文件的示例）将根据文件大小、格式、设置、软件和操作系统和/或预安装的软件应用程序或媒体内容而异。实际格式化的容量可能有所不同。可用存储容量（包括各种媒体文件的示例）将根据文件大小、格式、设置、软件和操作系统和/或预安装的软件应用程序、或媒体内容而异。实际格式化的容量可能有所不同。
闪存容量的计算方式为：1Tb = 1,099,511,627,776 (2^40) 比特，1TB = 1,099,511,627,776 (2^40) 字节。
对于RocksDB应用，铠侠确认，当启用FDP功能并配合插件（一款由铠侠在其官方GitHub账户上发布的功能扩展程序，地址：https://github.com/kioxia-jp/ufrop）使用时，写入放大因子（WAF）约为1.1。
KIOXIA LC9系列固态硬盘支持Leighton-Micali签名（LMS）算法，该算法被CNSA 2.0（商用国家安全算法套件 2.0）认可为数字签名算法，可防止固件被篡改，以抵御量子计算机对传统加密算法构成的威胁。密钥长度为256位的高级加密标准（AES-256）是KIOXIA LC9系列固态硬盘中使用的数据加密算法，也得到了CNSA 2.0的认可。
“2.5英寸”表示固态硬盘的外形尺寸规格，而非物理尺寸。
读取和写入速度可能因主机设备、软件（驱动器、操作系统等）和读取/写入条件等各种因素而异。
此为初步性能，如有变更，恕不另行通知。
提供支持安全即时擦除（SIE）、自加密硬盘（SED）以及符合FIPS（联邦信息处理标准）的SED等可选型号。
受出口和当地管制，安全选项可能在部分国家/地区不可用。
NVMe和NVMe-MI是NVM Express, Inc.在美国和其他国家的注册或未注册商标。
PCIe是PCI-SIG的注册商标。
来源：小夏说科技