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Solidigm D7-PS1030 Revisión: 3 DWPD Gen5 que se ganó su lugar en el nivel de caché KV

Certificación
China Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. certificaciones
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Solidigm D7-PS1030 Revisión: 3 DWPD Gen5 que se ganó su lugar en el nivel de caché KV

September 2, 2026
El Solidigm D7-PS1030 es un centro de datos PCIe 5.0 SSD de resistencia media,compartiendo su plataforma con el D7-PS1010 pero actualizado a una clasificación de resistencia 3 DWPD y 800K IOPS de escritura aleatoriaConstruido en 176-capa TLC NAND, la línea abarca 1.6TB a 12.8TB en E3.S y U.2 factores de forma, ofreciendo hasta 14.500 MB / s lectura secuencial y 10.000 MB / s secuencial de escritura de rendimiento.Optimizado para cargas de trabajo de escritura pesada y mixta, incluido OLTP, registro de metadatos, HPC y tuberías de IA / ML continuas, la unidad revisada es el modelo E3.S de 12.8TB.

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Esta unidad sirvió previamente como el nivel de descarga de flash en las pruebas de inferencia de caché KV de StorageReview, desplegada como una matriz RAID10 de ocho unidades en un Dell PowerEdge XE7740.9GB/s constante KV escribe, lo que produce un ciclo de trabajo de 3.2 DWPD en RAID10 reflejo y 1.6 DWPD en RAID0 perfectamente alineado con la clasificación de referencia de 3 DWPD PS1030s. Esto confirma la resistencia, no la velocidad máxima o capacidad,es la restricción crítica para las cargas de trabajo de descarga de la caché KV, donde las unidades SSD de generación 5 con enfoque en lectura agotarían rápidamente sus presupuestos de escritura.

A 12,8 TB, el PS1030 ofrece 2,75 millones de IOPS de lectura aleatoria 4K y sus 800K de escritura aleatoria 4K, con el pico de IOPS de lectura de 3.1M de la familia reservado para modelos de menor capacidad.La potencia activa típica es de 23 W (5 W en reposo), con cinco estados de potencia configurables (5W 25W) para flexibilizar el presupuesto de potencia del bastidor..Soporta una resistencia a corto plazo elevada (4,98 DWPD durante tres años) con una calificación de escritura total de 70PB para el modelo de 12,8TB.Calificación UBER 1E-18, cifrado SED TCG Opal 2.02, hardware certificado FIPS 140-3 Nivel 2 y capacidades de firmware seguro compatibles con OCP.

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Especificaciones clave


Capacidad:1.6TB ∙ 12.8TB (probado: 12.8TB)
Factores de forma:E3.S 7,5 mm, U.2 15 mm
Interfaz:Las medidas de seguridad se aplican a los sistemas de seguridad de los Estados miembros.
NAND:TLC 3D de 176 capas
El rendimiento máximo secuencial:14500 MB/s para leer, 10.000 MB/s para escribir12.8TB
Las operaciones de pago por cuenta ajena:2.75M (4K de lectura), 800K (4K de escritura)
La potencia:23W activo / 5W inactivo (5 estados ajustables)
La resistencia:3.0 DWPD (5 años), 4.98 DWPD (3 años), 70PBW
Confiabilidad y seguridad:2.5M MTBF, 1E-18 UBER, TCG Opal 2.02, FIPS 140-3 L2 certificable, garantía de 5 años

Plataforma de pruebas y competidores


Las pruebas se ejecutaron en un Dell PowerEdge R760 (Ubuntu 22.04.2 LTS) con CPU Intel Xeon Gold 6430 duales, memoria DDR5 de 1 TB +, expansión Gen5 JBOF y una GPU NVIDIA L4. Las unidades comparativas incluyen 1 modelo DWPD (Kioxia CD9P-R/CM9-R, WD SN861,Solidigm PS1010) y 3 alternativas DWPD de alta resistencia (Micron 7600 MAX), 9550 MAX/Pro).

Indicador de referencia de control de DLIO AI


Utilizando el punto de referencia DLIO v2.0 de Argonne con una simulación del modelo Llama 3.1 405B (paralelismo híbrido de 8 GPU, tamaño de punto de control de 1.636 GB),Tiempos promedio de finalización de los puntos de control en tres pases de prueba resaltan el comportamiento de conducción consistenteEl PS1030 comenzó en el medio del paquete a 462.3s (Pass 1), subió a 578.0s (Pass 2) y encabezó el campo a 599.2s (Pass 3).el acabado es ~ 5% más lento que el Kioxia CD9P-REsta debilidad se debe a las limitaciones de escritura de bloques grandes de un solo flujo, aunque el rendimiento se escalaba de manera predecible sin oscilaciones erráticas.

Desempeño en estado estacionario de FIO


Todas las pruebas utilizaron precondicionamiento estandarizado con llenos de escritura secuenciales de unidad completa para garantizar la precisión de estado estacionario.

128K secuencial (trabajo único)


La principal debilidad de la PS1030 es que el rendimiento de escritura secuencial alcanza el 6.370.3 MB/s (la mayor latencia en el campo), detrás de todos los competidores, incluidas las unidades optimizadas para lectura.156Esto confirma que la unidad está optimizada para cargas de trabajo paralelas, no para escrituras de un solo flujo.

64K cargas de trabajo aleatorias


El rendimiento de escritura aleatoria define las fortalezas de la PS1030: alcanzó su punto máximo en 7,224.0 MB/s a baja profundidad de cola (IODepth 2), manteniendo un rendimiento plano y estable con baja latencia, superando al PS1010 en un 23%.Ideal para los niveles de escritura de empresas en estado estacionarioPara las lecturas aleatorias, el PS1030 lideraba el campo con 14,162.9 MB/s con excelente escalabilidad de colas múltiples, sólo rezagando a los competidores en respuesta de colas bajas de hilo único.

Cargas de trabajo secuenciales de 16K


Representante del tráfico de la tubería de IA del mundo real, 16K secuenciales escribe alcanzó su punto máximo en 5,977.7 MB/s (mid-pack) pero ofreció una latencia de un solo flujo de 10,9 μs ultrabaja, igualando a los rivales de primer nivel.adecuado para cargas de trabajo de ensamblaje continuo y almacenamiento en cachéLas lecturas secuenciales de 16K alcanzaron las 11,142.8 MB/s, por detrás de los SSD optimizados para lectura, pero suficientes para escenarios de uso mixto.

Cargas de trabajo aleatorias 4K (fuerza del núcleo)


Como unidad de alta resistencia, la PS1030 sobresalió en cargas de trabajo aleatorias 4K.595.8K, casi el doble de su especificación nominal, sólo superada por la Micron 7600 MAX. Ofreció una latencia de un solo dígito de microsegundo líder en su clase a bajas profundidades de cola con una latencia de peor caso de 359.6 μs, perfectamente adecuado para el registro OLTP y KV tráfico de caché.255.8K IOPS (segundo en el campo), que equilibra un buen rendimiento de escritura con una sólida capacidad de lectura para cargas de trabajo mixtas.

Desempeño del almacenamiento directo de la GPU (GDS)


Las pruebas de GDS validan el rendimiento directo de GPU a almacenamiento para las cargas de trabajo de IA.Casi igual a los principales competidoresEl fallo principal aparece en el GDS de 128K de alto hilo: el rendimiento se derrumba bruscamente a profundidades de cola profundas, reflejando la limitación de nivel de plataforma del PS1010.Este problema sólo ocurre en cargas de escritura extremas de múltiples hilosEn la concurrencia moderada utilizada en los despliegues de caché KV de producción, la unidad mantuvo un rendimiento estable y libre de cuellos de botella durante semanas de operación continua.

Conclusión


El Solidigm D7-PS1030 es un SSD de resistencia media Gen5 especialmente diseñado para cargas de trabajo de escritura y IA sostenidas.Sus fortalezas principales incluyen la latencia de escritura aleatoria de baja cola líder en la industria, un rendimiento estable paralelo de pequeños bloques, una resistencia confiable para ciclos de servicio de almacenamiento en caché las 24 horas del día, los 7 días de la semana y las lecturas secuenciales Gen5 a toda velocidad.Supera a las unidades de resistencia estándar en sostenibilidad de escritura y consistencia de latencia, manteniéndose estable en los ciclos de trabajo de descarga de KV cache que superan los valores de referencia 3 DWPD.

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Las principales compensaciones incluyen escrituras secuenciales débiles de un solo flujo de bloques grandes, puntos de control DLIO más lentos bajo carga prolongada y degradación de la escritura de GDS de hilo alto.Estas limitaciones son específicas de la plataforma y no afectan a sus casos de uso objetivoIdeal para la descarga de caché KV, la puesta en escena de inferencia de IA, el registro OLTP y los niveles de metadatos, el PS1030 ofrece un costo efectivo,rendimiento optimizado para la resistencia cuando los SSDs Gen5 enfocados en lectura no pueden soportar una presión continua de escritura, lo que lo convierte en una opción sólida para la infraestructura moderna de IA de contexto largo.

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Sandy Yang, directora de estrategia global
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