KIOXIA Europe GmbH gab heute bekannt, dass KIOXIA America Ltd. die KIOXIA XL1-Serie, ein mit Compute Express Link (CXL) kompatibles Speichererweiterungsmodul, am KIOXIA-Stand auf der FMS: The Future of Memory and Storage, die vom 4. bis 6. August in Santa Clara, Kalifornien, stattfindet, ausstellen wird.
Das Produkt beinhaltet KIOXIA XL-FLASH™, eine Flash-Speichertechnologie mit niedriger Latenz und hoher Leistungsfähigkeit, die es ermöglicht, Flash-Speicher, die traditionell für Speicheranwendungen verwendet werden, auch als Speichererweiterungslösung einzusetzen.
Darüber hinaus wird es so konzipiert und entwickelt, dass es dem wachsenden Volumen speicherintensiver KI-Anwendungen gerecht wird. Testmuster sollen im August 2026 an Partner im Industrieökosystem ausgeliefert werden.
In den letzten Jahren hat die wachsende Anzahl von KI-Workloads den Speicherbedarf in Rechenzentren deutlich erhöht und zu erheblichen Herausforderungen wie Kapazitätsengpässen und steigenden Kosten geführt. Um diesem dringenden Marktbedarf zu begegnen, entwickelt KIOXIA eine innovative Speichererweiterungslösung für Hyperscale-Umgebungen. Das Speichererweiterungsmodul der KIOXIA XL1-Serie kombiniert die leistungsstarke XL-FLASH™-Technologie mit geringer Latenz mit einer CXL-Schnittstelle und verbessert so die DRAM-Effizienz, indem weniger häufig abgerufene Daten im Modul gespeichert werden.
Dieses Modul verringert die Leistungs- und Kostenlücke zwischen herkömmlichem DRAM und SSDs und ermöglicht so die Speichererweiterung für anspruchsvolle KI-Anwendungen.
„Da KI-Modelle und -Infrastrukturen immer komplexer und umfangreicher werden, ist eine effiziente Speichernutzung unerlässlich, um den Anforderungen zunehmend datenintensiver KI-Anwendungen gerecht zu werden“, so Axel Störmann, Vice President und Chief Technology Officer der KIOXIA Europe GmbH. „Das Speichererweiterungsmodul XL1 von KIOXIA wurde entwickelt, um diese Herausforderung zu meistern. Es kombiniert die geringe Latenz von XL-FLASH mit einer CXL-Schnittstelle, um die Speicherhierarchie zu erweitern. Dadurch wird die DRAM-Auslastung verbessert und effizientere KI-, HPC- und Cloud-Computing-Infrastrukturen ermöglicht.“
Die Mustergeräte dienen ausschließlich Evaluierungszwecken. Einige Funktionen wurden möglicherweise noch nicht vollständig getestet, und die Spezifikationen können sich ändern.
