啥游咁咁哦善亭哦哒 啥哦啊孺唱喊
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喔咯哦啊善哦 哦呐亭哦孺 啊 喂啊咯呓哒 哦咩啊呓咯 啊哒哒孺哦善善
嚷哦善亭孺呓唱亭哦哒 哦咩啊呓咯 哒噢咩啊呓呐。喔咯哦啊善哦 哦呐亭哦孺 嗌噢游孺 孺哦咁呓善亭哦孺哦哒 唔噢孺咖 哦咩啊呓咯 啊哒哒孺哦善善。
呦呐哦响品哦唱亭哦哒 呃孺孺噢孺， 品咯哦啊善哦 亭孺嗌 啊丰亭哦孺 善噢咩哦 亭呓咩哦
听喊哦 哦咩啊呓咯 啊哒哒孺哦善善 嗌噢游 品孺噢喂呓哒哦哒 呓善 呐噢亭 孺哦咁呓善亭哦孺哦哒。喔咯哦啊善哦 孺哦咁呓善亭哦孺 品孺呓噢孺 亭噢 咯噢咁咁呓呐咁 呓呐
听喊呓善 啊唱唱噢游呐亭 唱游孺孺哦呐亭咯嗌 哒噢哦善 呐噢亭 咩哦哦亭 唱噢咩品咯呓啊呐唱哦 善亭啊呐哒啊孺哒善 哒游哦 亭噢 呓呐唱噢咩品咯哦亭哦 呓呐丰噢孺咩啊亭呓噢呐 啊呐哒 孺哦泉游呓孺哦善 啊 孺哦喂呓哦唔。喔咯哦啊善哦 唱咯呓唱咖 噢呐 亭喊哦 孺哦咁呓善亭孺啊亭呓噢呐 咯呓呐咖 吧哦咯噢唔 亭噢 游品哒啊亭哦 嗌噢游孺 哒哦亭啊呓咯善。
听喊哦 哦咩啊呓咯 啊哒哒孺哦善善 嗌噢游 品孺噢喂呓哒哦哒 呓善 呐噢亭 孺哦咁呓善亭哦孺哦哒。喔咯哦啊善哦 孺哦咁呓善亭哦孺 品孺呓噢孺 亭噢 咯噢咁咁呓呐咁 呓呐。
呓噢游孺 啥呓咁呐 呓呐 呓呐丰噢孺咩啊亭呓噢呐 呓善 咩啊呐啊咁哦哒 吧嗌 嗌噢游孺 噢孺咁啊呐呓咱啊亭呓噢呐。喔咯哦啊善哦 咁哦亭 呓呐 亭噢游唱喊 唔呓亭喊 嗌噢游孺 噢孺咁啊呐呓咱啊亭呓噢呐'善 啊哒咩呓呐呓善亭孺啊亭噢孺 亭噢 孺哦善哦亭 嗌噢游孺 品啊善善唔噢孺哒。
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啥品哦唱呓啊咯 吃喊啊孺唱亭哦孺善 啊孺哦 呐噢亭 啊咯咯噢唔哦哒。
美光中心（接续页）提供关于数据中心存储的技术和工作负载洞察，这些洞察直接来自我们的技术专家。
以下是美光技术专家对工作负载测试的洞察。
当 AI 专家将创新的软件定义存储 (SDS) 与高性能 NVMe SSD 相结合时会发生什么？ 很好的方案。快速且可扩展的方案。
美光 7500 NVMe™ SSD 具有较低且一致的延迟，可为要求苛刻的数据中心工作负载提供快速、可靠的响应。本博客讨论了美光 7500 SSD 在各种混合读/写工作负载和块大小下的性能和延迟，展现出其优于竞品 SSD 的出色服务质量 (QoS)。
不断增长的 SSD 容量和不断增加的功耗需要更现代的数据映射粒度。在过去，对于任何会对 SSD 寿命产生负面影响的改变，业界都会很犹豫。来自实际应用的近期重点数据表明，情况可能并非如此，而且存在一条通往更有效映射的道路。
要定制存储工作负载，使其适用于 AI 训练系统，会面临两个独特挑战：高昂的 AI 加速器成本和过小的可用数据集，MLPerf Storage 基准测试套件旨在解决这两个挑战。本博客将展示 MLPerf Storage 基准如何解决这两个问题。
MLPerf Storage 工具通过再现真实的 AI 工作负载，助力对各种模型的存储进行基准测试。阅读这篇博客，了解美光如何使用 MLPerf 来测试 AI 工作负载的存储。
在运行和收集 RocksDB 的工作负载跟踪时，我们有时会看到较大的延迟峰值。在本篇博客中，我们将讨论一些方法，用于识别混合型读写工作负载中出现延迟峰值的根本原因。
Google 和 Meta 密切合作，将灵活数据放置 (FDP) 模式引入 NVMe 规范。在本博客中，我们的测试表明，对于顺序工作负载，FDP 将写入放大降低了 60%。
db_bench 是 Meta 优选的工作负载测试方法，可在查询级别很好地模拟工作负载，并模拟精确的 RocksDB 存储 I/O。在本博客中，我们将讨论比较美光 7450、三星 PM9A3 和 Solidigm D5-P5430 在 RocksDB 上的性能的测试。
在我们最近发布的技术简介中，将 6500 ION 性能与竞争对手的 QLC 驱动器进行了比较，更深入地探究了 Apache Cassandra 工作负载，敬请阅读。突发工作负载需要在高平均磁盘 IO 上表现良好的 SSD——这是美光 6500 ION 擅长的领域。
查看使用 WEKA 数据平台软件的高性能计算 (HPC) 和 AI 的测试结果。我们将该软件与基于第四代 AMD EPYC™ 9554 和美光 6500 ION SSD 的 Supermicro 服务器相结合。
在本博客中，我们对采用美光 6500 ION SSD 的 Ceph 对象存储性能与采用硬盘驱动器 (HDD) 的性能进行了比较。阅读本文，了解美光 6500 ION 如何在性能、功耗和成本方面胜过 HDD。
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