Samsung PM1763 eSSD: Nvidia Vera Rubin AI प्लेटफॉर्म के लिए क्रांतिकारी PCIe 6.0 स्टोरेज

8 जुलाई 2026 को, सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स ने अपने पहले PCIe 6.0 आधारित एंटरप्राइज SSD (eSSD) PM1763 के मास प्रोडक्शन की घोषणा की, जो Nvidia के अगली पीढ़ी के Vera Rubin AI प्लेटफॉर्म के लिए खास तौर पर तैयार किया गया है ^SS। यह ड्राइव अपने पूर्ववर्ती PM1753 के मुकाबले लगभग दोगुनी परफॉरमेंस देता है और AI बुनियादी ढांचे के घटकों की एक व्यापक श्रृंखला में सैमसंग के दबदबे का संकेत देता है ^SF।

16TB मॉडल के परफॉर्मेंस स्पेसिफिकेशन

16TB मॉडल PM1763 का फ्लैगशिप वेरिएंट है, जिसे सैमसंग "उद्योग का सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन" बताता है ^BB।

• सीक्वेंशियल रीड: 28,400 MB/s तक ^CSB
• सीक्वेंशियल राइट: 21,900 MB/s तक (कई प्रेस स्रोतों के अनुसार; सैमसंग के प्रोडक्ट पेज पर 21,000 MB/s तक बताया गया है) ^CSB
• पूर्ववर्ती से तुलना: PCIe 5.0 आधारित PM1753 से लगभग 2× तेज़ ^SB
• LLM ट्रांसफर टाइम: 40 GB का LLM (जैसे 4-बिट क्वांटाइज़्ड Llama 3 70B मॉडल) लगभग 1.4 सेकंड में ट्रांसफर हो सकता है ^MBY
• इंटरफ़ेस: PCIe 6.0 और PAM4 सिग्नलिंग, जो पिछली जनरेशन (PCIe 5.0) की तुलना में बैंडविड्थ को दोगुना करता है ^CS

क्षमताएं और फॉर्म-फैक्टर

PM1763 शुरुआत में तीन क्षमताओं में उपलब्ध है ^SMB:

• 4 TB
• 8 TB
• 16 TB

सैमसंग सेमीकंडक्टर का आधिकारिक प्रोडक्ट पेज E1.S, E3.S और U.2 फॉर्म-फैक्टर में 64 TB तक की क्षमताओं का भी समर्थन करता है, जो 9वीं जनरेशन V-NAND और नए 4-नैनोमीटर कंट्रोलर द्वारा संभव हुआ है ^CSF।

कूलिंग टेक्नोलॉजी

अगली पीढ़ी के AI सर्वर थर्मल आउटपुट को मैनेज करने के लिए तेजी से लिक्विड-कूल्ड आर्किटेक्चर की ओर बढ़ रहे हैं। PM1763 को इस वातावरण के लिए डायरेक्ट-टू-चिप (D2C) लिक्विड कूलिंग के साथ डिज़ाइन किया गया है ^MS।

• यह कैसे काम करता है: एक कोल्ड प्लेट सीधे SSD डाई से जुड़ती है, जिससे हाई लोड के तहत स्थिर संचालन संभव होता है ^MBS
• लाभ: डिमांडिंग AI ट्रेनिंग और इनफरेंस वर्कलोड के दौरान लंबे समय तक पीक परफॉरमेंस बनाए रखता है ^FM

पावर एफिशिएंसी

डेटा सेंटरों के लिए पावर एफिशिएंसी में सुधार करना एक महत्वपूर्ण लक्ष्य है, जहां ऊर्जा लागत और कूलिंग प्रमुख ऑपरेशनल खर्च हैं। PM1763 PM1753 की तुलना में 1.8× बेहतर पावर एफिशिएंसी प्रदान करता है, जिससे समग्र परिचालन लागत को कम करने में मदद मिलती है ^MBI।

सुरक्षा सुविधाएं

AI-संचालित डेटा सेंटरों के लिए बढ़ते खतरे के परिदृश्य को पहचानते हुए, सैमसंग ने PM1763 को उन्नत सुरक्षा क्षमताओं से सुसज्जित किया है जो डेटा को आराम, ट्रांज़िट और उपयोग के दौरान सुरक्षित रखने के लिए डिज़ाइन की गई हैं ^ISL।

• पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी (PQC): भविष्य के क्वांटम-कंप्यूटिंग-आधारित हमलों से डेटा की सुरक्षा के लिए PQC एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम शामिल है ^MSL
• TEE डिवाइस इंटरफेस सिक्योरिटी प्रोटोकॉल (TDISP): वर्चुअलाइज्ड और AI-संचालित डेटा सेंटर बुनियादी ढांचे के लिए TDISP सुरक्षा का समर्थन करता है, जो लिंक-लेवल एन्क्रिप्शन प्रदान करता है ^SLL
• अतिरिक्त प्रोटोकॉल: SPDM (सिक्योरिटी प्रोटोकॉल और डेटा मॉडल) 1.4 और CNSA (कमर्शियल नेशनल सिक्योरिटी एल्गोरिदम सूट) 2.0 का भी समर्थन करता है ^SL

वैलिडेशन और सप्लाई स्टेटस

PM1763 ने Vera Rubin प्लेटफॉर्म के लिए Nvidia की क्वालिफिकेशन पास कर ली है और 7-8 जुलाई 2026 तक बड़े पैमाने पर उत्पादन में प्रवेश कर गया है ^SS। उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, सैमसंग और माइक्रोन फिलहाल दो ऐसी कंपनियाँ हैं जो Vera Rubin के लिए eSSD का बड़े पैमाने पर उत्पादन कर रही हैं, जबकि SK Hynix अभी भी तैयारी के चरण में है और इस प्लेटफॉर्म के लिए अभी तक आपूर्ति शुरू नहीं कर पाई है ^TX।

व्यापक संदर्भ: HBM4 सर्टिफिकेशन और उद्योग के रुझान

PM1763 का लॉन्च सैमसंग की उस बड़ी रणनीति का हिस्सा है जिसमें वह HBM4 आपूर्तिकर्ता के रूप में अपनी भूमिका से आगे बढ़कर Nvidia के AI प्लेटफॉर्म के लिए "टोटल मेमोरी सॉल्यूशन" प्रदान करना चाहता है ^KN।

HBM4 सर्टिफिकेशन: 5 जून 2026 को, Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग ने पुष्टि की कि तीनों प्रमुख मेमोरी निर्माताओं — सैमसंग, SK Hynix और माइक्रोन — को Vera Rubin प्लेटफॉर्म के लिए HBM4 मेमोरी की आपूर्ति के लिए प्रमाणित किया गया है ^BBT। यह AI आपूर्ति श्रृंखला के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जो एक विविध और प्रतिस्पर्धी आपूर्ति आधार सुनिश्चित करता है।

उद्योग के रुझान: AI इनफरेंस वर्कलोड की ओर बदलाव से NAND फ्लैश की मांग में काफी वृद्धि होने की उम्मीद है। PM1763 जैसे हाई-परफॉरमेंस eSSD को ट्रेनिंग और इनफरेंस दोनों पाइपलाइनों में स्टोरेज, CPU और GPU के बीच डेटा-ट्रांसफर की बाधाओं को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे तेज़ और अधिक कुशल AI प्रोसेसिंग संभव हो सके ^SSF।