Kioxia представила SSD GP1 на XL-Flash третьего поколения — до 20 млн IOPS и до 50 DWPD

На OCP Global Summit 2026 Kioxia показала улучшенные твердотельные накопители серии GP1 на флеш-памяти XL-Flash третьего поколения. Новинки выполняют до 20 млн операций ввода-вывода в секунду при произвольном чтении блоками по 512 байт — вдвое больше, чем у первых GP1, представленных в августе. Это не очередные SSD для хранения данных: Kioxia создает сверхбыстрый промежуточный уровень памяти между HBM ускорителей и обычными NAND-накопителями для ИИ-серверов. Серия разрабатывается в рамках инициативы NVIDIA Storage-Next и ориентирована на прямой обмен данными с GPU. Пока улучшенная версия GP1 остается технологической демонстрацией, а не серийным продуктом.

Первые накопители Kioxia серии GP1 дебютировали в августе 2026 года. Они построены на XL-Flash второго поколения — низколатентной флеш-памяти, в которой MLC-ячейки работают в режиме pSLC, — и оснащены интерфейсом PCIe 6.0 с поддержкой NVMe 2.2. Такие SSD выдают до 10 млн IOPS при произвольном чтении блоками по 512 байт, выдерживают до 50 полных перезаписей в сутки (DWPD) и выпускаются в форм-факторах E3.S и E1.S. Для сравнения, обычные серверные SSD на TLC-памяти рассчитаны в среднем на 1-3 DWPD.

XL-Flash третьего поколения в 3 раза быстрее при чтении и примерно на 150% быстрее при записи по сравнению с предшественником. Kioxia укоротила внутренние шины памяти, что снизило RC-задержку, и увеличила число независимых плоскостей на кристалл — у второго поколения их 16. В итоге эффективность выросла примерно на 40% при чтении и на 80% при записи, хотя энергопотребление на одну операцию, по оценкам, немного увеличилось. Остальные характеристики обновленных накопителей Kioxia пока не раскрывает.

Сравнивать GP1 с флагманскими серверными SSD конкурентов напрямую не совсем корректно. Samsung PM1763 на PCIe 6.0 выдает до 6,9 млн IOPS и 28,4 ГБ/с при последовательном чтении, а Solidigm D7-PS1030 на PCIe 5.0 — до 3,1 млн IOPS и 14,5 ГБ/с. Однако эти значения указаны для блоков по 4 КБ, а у Kioxia — по 512 байт. В пересчете на объем данных 10 млн операций по 512 байт дают около 5,1 ГБ/с, тогда как 6,9 млн операций по 4 КБ у Samsung — около 28 ГБ/с. Иначе говоря, по количеству переданных байтов PM1763 значительно быстрее. Но GP1 и не пытается конкурировать в этом: он создан для огромного числа очень мелких запросов, где высокая пропускная способность сама по себе проблему не решает.

Именно такие нагрузки типичны для ИИ-инференса. В иерархии памяти GP1 занимает место между дорогой и ограниченной по объему HBM или GDDR7 и емкими, но медленными TLC- и QLC-накопителями. Наиболее перспективные сценарии — выгрузка и подгрузка KV-кэша, работа с большими векторными индексами, нерегулярный доступ к данным и подгрузка экспертов в MoE-моделях. При этом GP1 не превращается автоматически в расширение видеопамяти. Если плотная LLM не помещается, например, в 96 ГБ RTX Pro 6000 Blackwell и на каждом токене приходится считывать с SSD большие объемы весов, узким местом все равно станет пропускная способность накопителя. Прямой доступ GPU к накопителю тоже не означает, что vLLM или llama.cpp сами начнут использовать SSD как продолжение VRAM — для этого нужна соответствующая программная архитектура.

Kioxia пока не раскрыла емкости, стоимость за терабайт, энергопотребление, производительность при чтении блоками по 4 КБ и результаты в реальном инференсе. Кроме того, Samsung начала серийное производство PM1763 еще 8 июля 2026 года, тогда как оценочные образцы оригинальных GP1 избранные клиенты получат только к концу года.

Kioxia GP1 — это скорее идейный наследник Intel Optane, чем прямой конкурент привычным серверным SSD от Samsung и Solidigm. Удвоение IOPS с переходом на XL-Flash третьего поколения показывает, что Kioxia всерьез развивает направление сверхбыстрой флеш-памяти для ИИ и связывает его с инициативой NVIDIA Storage-Next. Для типичного GPU-сервера, где нужно быстро загружать модели, хранить датасеты и работать с крупными файлами, пока разумнее выбирать Samsung PM1763 или подходящий Solidigm: они уже доступны и обеспечивают гораздо большую пропускную способность. Но если Kioxia удастся превратить GP1 в эффективное расширение памяти, доступной GPU при инференсе с малыми блоками данных, появится новая категория серверного оборудования. Тогда оценивать такие накопители придется не по цене за терабайт, а по стоимости увеличения памяти, которую реально может использовать GPU.