NVIDIAは8月4日、AI向けストレージ技術に関する取り組みを発表した。注目ポイントは、GPUがストレージに直接読み書きするためのAPI「cuFile」のオープンソース化と、業界横断の規格作りイニシアチブ「Storage-Next」の2つだ。
NVIDIAがcuFile APIのオープンソース化を発表
cuFileはGPUDirect Storageの構成要素で、CPUを介さずGPUからストレージへ直接アクセスするためのAPIだ。今回、このAPIと、その下位にあるストレージソフトウェアスタックがオープンソース化された。公開先はGitHub上の「xio-sig」で、初期メンテナーとしてGoogle、Intel、NVIDIA、Metaの4社が名を連ねる。数千万規模のGPUスレッドと広帯域メモリを使い、マイクロ秒単位でストレージ上のデータにアクセスできるとのことだ。
Storage-Nextは、ストレージメーカー、コントローラーベンダー、冷却・熱設計、標準化団体などを集め、GPU起点のストレージがどう振る舞うべきかを共通仕様としてまとめる取り組みだ。DDN、キオクシア、Micron Technologyを含む40社以上が参加する。
キオクシアとSandiskが第10世代3Dフラッシュメモリを開発
キオクシアとSandiskは8月4日、QLC（4ビット/セル）技術を用いた第10世代の3次元フラッシュメモリ技術を発表した。332層の積層技術と設計上の工夫により、第8世代の3次元フラッシュメモリと比べてビット密度を最大60%高めたという。
回路の作り方も変えている。CMOSロジック回路とメモリアレイを別々のウェハーに形成し、後から高精度に貼り合わせる「CBA（CMOS directly Bonded to Array）」技術を採用した。これにより読み出し/書き込みの並列度を第8世代より高め、QLC方式の3次元フラッシュメモリとしては業界で初めて毎秒4.8Gbのインタフェース速度を実現したとのことだ。インタフェースにはToggle DDR6.0とSeparate Command Address（SCA）プロトコルを用いる。
さらに、「PI-LTT（Power-Isolated Low-Tapped Termination）」技術によってデータ出力転送時の電力効率を改善した。AIやクラウドインフラで問題になる消費電力と冷却への対応を狙ったものだという。
キオクシアの技術統括責任者である宮島繁史氏は、QLC技術を用いた第10世代フラッシュメモリの製品化に向けて開発を加速させるとコメントしている。現時点では技術の発表にとどまり、製品化の時期は示されていない。
