С ростом популярности генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM) нагрузка на дата-центры достигла рекордных значений. По данным исследований, с 2012 года вычислительная мощность, необходимая для обучения ИИ-моделей, увеличивается в 4,7 раза ежегодно. Ожидается, что к 2030 году объем данных, используемых для инференса (вывода) ИИ, превысит данные для обучения в 3,8 раза, а энергопотребление ЦОД вырастет в 1,65 раза по сравнению с 2023 годом.
Генеративный ИИ также ускоряет распространение синтетических данных, которые уже превосходят по объему реальные. В сочетании с круглосуточной работой современных дата-центров это создает серьезные вызовы в области энергопотребления и углеродного следа.
Джеффри Ли, вице-президент ADATA по корпоративным решениям, отметил:
«TRUSTA фокусируется на стандарте производительности "IOPS/Вт" и "Пропускная способность/Вт", который оценивает баланс между скоростью работы и энергозатратами. Это позволяет клиентам выбирать решения, снижающие операционные расходы и помогающие достичь углеродной нейтральности».
В ответ на растущие требования ИИ и облачных вычислений TRUSTA представила новую линейку SSD, включая флагманскую модель T7P5 PCIe 5.0. Ее ключевые особенности:
- Скорость чтения/записи: до 13 500 / 10 300 Мбайт/с.
- Энергоэффективность: 447 МБ/с на Вт (в 1,6 раза выше аналогов).
- Надежность: до 3 DWPD (Drive Writes Per Day).
- Поддержка форм-факторов: U.2, E1.S, E3.S, M.2.
Этот накопитель хорошо подходит для обучения ИИ/машинного обучения, для OLTP/OLAP (онлайн-транзакций и аналитики) и для обработки больших данных и графики.
Кроме SSD, TRUSTA продемонстрировала серверные модули DDR5 R-DIMM с пропускной способностью 6400 МТ/с и емкостью от 32 Гбайт до 128 Гбайт, что делает компанию одним из ключевых игроков в сфере энергоэффективных решений для ЦОД.
Участие в OCP APAC 2025 подтвердило амбиции TRUSTA в создании устойчивых, высокопроизводительных решений для ИИ-инфраструктуры. С фокусом на энергоэффективность и низкое энергопотребление компания помогает бизнесу снижать затраты и приближаться к углеродной нейтральности.