Prestazioni: fino a 28.400 MB/s in lettura

I dati più elevati si riferiscono al modello da 16 TB, che Samsung presenta come una soluzione dalle prestazioni ai vertici del settore .

• Lettura sequenziale: fino a 28.400 MB/s
• Scrittura sequenziale: fino a 21.900 MB/s secondo diverse fonti stampa; la scheda tecnica ufficiale Samsung riporta invece 21.000 MB/s
• Rispetto al predecessore: prestazioni circa doppie rispetto al PM1753 basato su PCIe 5.0
• Trasferimento di un modello AI: circa 1,4 secondi per spostare un modello linguistico di grandi dimensioni da 40 GB

Il riferimento ai 40 GB è paragonabile alle dimensioni di un modello Llama 3 70B quantizzato a 4 bit. In pratica, un simile throughput può ridurre i colli di bottiglia nel trasferimento dei dati tra storage, processori e acceleratori AI .

Il PM1763 utilizza l’interfaccia PCIe 6.0 con segnalazione PAM4, che raddoppia la larghezza di banda rispetto alla generazione PCIe 5.0 . Il drive è inoltre basato su V-NAND di nona generazione e su un nuovo controller a 4 nanometri .

Capacità e formati disponibili

Al lancio, il PM1763 viene proposto in tre capacità :

• 4 TB
• 8 TB
• 16 TB

La pagina ufficiale del prodotto indica inoltre configurazioni fino a 64 TB, disponibili nei formati E1.S, E3.S e U.2 . Si tratta di formati pensati per server e sistemi di storage, non per i normali PC desktop o notebook.

Raffreddamento a liquido direttamente sul chip

Le piattaforme AI ad alta densità generano quantità considerevoli di calore e stanno spingendo i data center verso architetture con raffreddamento a liquido. Il PM1763 è progettato proprio per questo scenario.

La tecnologia Direct-to-Chip (D2C) applica una piastra fredda direttamente al componente SSD, migliorando la gestione termica durante i carichi prolungati . L’obiettivo è mantenere prestazioni elevate e stabili durante le fasi intensive di addestramento e inferenza dei modelli AI .

Efficienza energetica: miglioramento di 1,8 volte

Nei data center, consumi elettrici e raffreddamento incidono direttamente sui costi operativi. Samsung dichiara per il PM1763 un miglioramento dell’efficienza energetica pari a 1,8 volte rispetto al PM1753 .

Il dato è particolarmente rilevante per i server AI, che devono gestire flussi di dati continui e carichi di lavoro sia di addestramento sia di inferenza. Un consumo più efficiente può contribuire a contenere l’energia necessaria per l’elaborazione e la climatizzazione dell’infrastruttura.

Sicurezza pensata per ambienti virtualizzati e AI

Il PM1763 integra diverse tecnologie rivolte alla protezione dei dati e dei collegamenti tra dispositivi e host . Tra queste figurano:

• PQC (Post-Quantum Cryptography): algoritmi di crittografia progettati per offrire protezione anche rispetto a future minacce basate sul calcolo quantistico
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol): protocollo destinato a proteggere il collegamento tra dispositivi e host in ambienti virtualizzati e basati su Trusted Execution Environment
• SPDM 1.4 e CNSA 2.0: ulteriori standard e protocolli di sicurezza supportati dal prodotto

In questo modo Samsung punta a proteggere i dati non soltanto quando sono archiviati, ma anche durante il loro trasferimento all’interno dell’infrastruttura AI.

Qualificazione Nvidia e stato delle forniture

Il PM1763 ha superato la qualificazione Nvidia per la piattaforma Vera Rubin ed è entrato nella fase di produzione di massa tra il 7 e l’8 luglio 2026 .

Secondo i report di settore disponibili, Samsung e Micron sono le aziende che stanno già producendo in massa e fornendo eSSD per Vera Rubin. SK Hynix risulta invece ancora nella fase di preparazione per le forniture di storage destinate a questa piattaforma .

Il quadro più ampio: dalla HBM4 allo storage per l’inferenza

Il PM1763 si inserisce in una strategia più ampia di Samsung volta a offrire una soluzione completa per l’infrastruttura Nvidia. Durante la GTC 2026, l’azienda aveva mostrato insieme HBM4, moduli SOCAMM2 e il nuovo SSD enterprise per i sistemi AI Vera Rubin .

Sul fronte HBM4, il 5 giugno 2026 il CEO di Nvidia Jensen Huang ha confermato che Samsung, SK Hynix e Micron sono state certificate come fornitrici della memoria HBM4 per Vera Rubin . La certificazione di tutti e tre i principali produttori crea una base di approvvigionamento più diversificata per una piattaforma che richiede grandi quantità di memoria ad alta velocità.

Nel frattempo, la crescita dei carichi di lavoro di inferenza AI dovrebbe aumentare la domanda di memoria NAND e di storage ad alte prestazioni. Se l’addestramento costruisce il modello, l’inferenza lo utilizza continuamente: in entrambi i casi, trasferire rapidamente dati e modelli tra SSD, CPU e GPU diventa essenziale per evitare che lo storage rallenti l’intero sistema .

Prestazioni: fino a 28.400 MB/s in lettura

I dati più elevati si riferiscono al modello da 16 TB, che Samsung presenta come una soluzione dalle prestazioni ai vertici del settore .

• Lettura sequenziale: fino a 28.400 MB/s
• Scrittura sequenziale: fino a 21.900 MB/s secondo diverse fonti stampa; la scheda tecnica ufficiale Samsung riporta invece 21.000 MB/s
• Rispetto al predecessore: prestazioni circa doppie rispetto al PM1753 basato su PCIe 5.0
• Trasferimento di un modello AI: circa 1,4 secondi per spostare un modello linguistico di grandi dimensioni da 40 GB

Il riferimento ai 40 GB è paragonabile alle dimensioni di un modello Llama 3 70B quantizzato a 4 bit. In pratica, un simile throughput può ridurre i colli di bottiglia nel trasferimento dei dati tra storage, processori e acceleratori AI .

Il PM1763 utilizza l’interfaccia PCIe 6.0 con segnalazione PAM4, che raddoppia la larghezza di banda rispetto alla generazione PCIe 5.0 . Il drive è inoltre basato su V-NAND di nona generazione e su un nuovo controller a 4 nanometri .

Capacità e formati disponibili

Al lancio, il PM1763 viene proposto in tre capacità :

• 4 TB
• 8 TB
• 16 TB

La pagina ufficiale del prodotto indica inoltre configurazioni fino a 64 TB, disponibili nei formati E1.S, E3.S e U.2 . Si tratta di formati pensati per server e sistemi di storage, non per i normali PC desktop o notebook.

Raffreddamento a liquido direttamente sul chip

Le piattaforme AI ad alta densità generano quantità considerevoli di calore e stanno spingendo i data center verso architetture con raffreddamento a liquido. Il PM1763 è progettato proprio per questo scenario.

La tecnologia Direct-to-Chip (D2C) applica una piastra fredda direttamente al componente SSD, migliorando la gestione termica durante i carichi prolungati . L’obiettivo è mantenere prestazioni elevate e stabili durante le fasi intensive di addestramento e inferenza dei modelli AI .

Efficienza energetica: miglioramento di 1,8 volte

Nei data center, consumi elettrici e raffreddamento incidono direttamente sui costi operativi. Samsung dichiara per il PM1763 un miglioramento dell’efficienza energetica pari a 1,8 volte rispetto al PM1753 .

Il dato è particolarmente rilevante per i server AI, che devono gestire flussi di dati continui e carichi di lavoro sia di addestramento sia di inferenza. Un consumo più efficiente può contribuire a contenere l’energia necessaria per l’elaborazione e la climatizzazione dell’infrastruttura.

Sicurezza pensata per ambienti virtualizzati e AI

Il PM1763 integra diverse tecnologie rivolte alla protezione dei dati e dei collegamenti tra dispositivi e host . Tra queste figurano:

• PQC (Post-Quantum Cryptography): algoritmi di crittografia progettati per offrire protezione anche rispetto a future minacce basate sul calcolo quantistico
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol): protocollo destinato a proteggere il collegamento tra dispositivi e host in ambienti virtualizzati e basati su Trusted Execution Environment
• SPDM 1.4 e CNSA 2.0: ulteriori standard e protocolli di sicurezza supportati dal prodotto

In questo modo Samsung punta a proteggere i dati non soltanto quando sono archiviati, ma anche durante il loro trasferimento all’interno dell’infrastruttura AI.

Qualificazione Nvidia e stato delle forniture

Il PM1763 ha superato la qualificazione Nvidia per la piattaforma Vera Rubin ed è entrato nella fase di produzione di massa tra il 7 e l’8 luglio 2026 .

Secondo i report di settore disponibili, Samsung e Micron sono le aziende che stanno già producendo in massa e fornendo eSSD per Vera Rubin. SK Hynix risulta invece ancora nella fase di preparazione per le forniture di storage destinate a questa piattaforma .

Il quadro più ampio: dalla HBM4 allo storage per l’inferenza

Il PM1763 si inserisce in una strategia più ampia di Samsung volta a offrire una soluzione completa per l’infrastruttura Nvidia. Durante la GTC 2026, l’azienda aveva mostrato insieme HBM4, moduli SOCAMM2 e il nuovo SSD enterprise per i sistemi AI Vera Rubin .

Sul fronte HBM4, il 5 giugno 2026 il CEO di Nvidia Jensen Huang ha confermato che Samsung, SK Hynix e Micron sono state certificate come fornitrici della memoria HBM4 per Vera Rubin . La certificazione di tutti e tre i principali produttori crea una base di approvvigionamento più diversificata per una piattaforma che richiede grandi quantità di memoria ad alta velocità.

Nel frattempo, la crescita dei carichi di lavoro di inferenza AI dovrebbe aumentare la domanda di memoria NAND e di storage ad alte prestazioni. Se l’addestramento costruisce il modello, l’inferenza lo utilizza continuamente: in entrambi i casi, trasferire rapidamente dati e modelli tra SSD, CPU e GPU diventa essenziale per evitare che lo storage rallenti l’intero sistema .