Wydajność: do 28 400 MB/s przy odczycie

Najwydajniejszy, 16-terabajtowy wariant PM1763 ma oferować:

• odczyt sekwencyjny: do 28 400 MB/s;
• zapis sekwencyjny: do 21 900 MB/s według kilku źródeł branżowych. Oficjalna karta produktu Samsunga podaje natomiast wartość do 21 000 MB/s ;
• około dwukrotnie wyższą wydajność niż poprzednia generacja PM1753, korzystająca z PCIe 5.0 ;
• transfer modelu językowego o rozmiarze około 40 GB w około 1,4 sekundy .

Dla porównania, wspomniane 40 GB odpowiada mniej więcej 4-bitowo skwantyzowanemu modelowi Llama 3 70B. Takie parametry mają ograniczać wąskie gardła podczas przesyłania danych między pamięcią masową, procesorami i akceleratorami AI.

PM1763 wykorzystuje PCIe 6.0 z sygnalizacją PAM4. W porównaniu z PCIe 5.0 standard ten podwaja przepustowość interfejsu . Konstrukcja nośnika obejmuje także 9. generację pamięci V-NAND oraz nowy kontroler wykonany w procesie technologicznym 4 nm .

Pojemności i formaty dla serwerów

W momencie rozpoczęcia produkcji Samsung wymienia trzy warianty pojemności:

• 4 TB,
• 8 TB,
• 16 TB .

Na stronie produktu producent wskazuje również obsługę pojemności do 64 TB. PM1763 ma być dostępny w serwerowych formatach E1.S, E3.S oraz U.2, co pozwala dopasować nośnik do różnych konstrukcji centrów danych .

Chłodzenie cieczą Direct-to-Chip

Wysoka przepustowość oznacza również większe wymagania dotyczące odprowadzania ciepła. Dlatego PM1763 zaprojektowano z myślą o serwerach wykorzystujących chłodzenie cieczą.

W systemie Direct-to-Chip (D2C) płyta chłodząca jest montowana bezpośrednio na elemencie SSD. Według Samsunga takie rozwiązanie pomaga utrzymywać stabilną pracę pod dużym obciążeniem i dłużej zachować maksymalną wydajność podczas trenowania oraz uruchamiania modeli AI .

Efektywność energetyczna ma znaczenie dla centrów danych

Centra danych AI zużywają dużo energii nie tylko na obliczenia, lecz także na chłodzenie. Samsung deklaruje, że efektywność energetyczna PM1763 jest 1,8 raza wyższa niż w przypadku PM1753 .

W praktyce ma to pomóc ograniczyć koszty eksploatacji serwerów, szczególnie w środowiskach, w których jednocześnie pracują duże klastry akceleratorów, procesorów i szybkich nośników danych.

Zabezpieczenia: PQC i TDISP

PM1763 otrzymał również funkcje bezpieczeństwa przeznaczone dla zwirtualizowanych i intensywnie wykorzystywanych środowisk AI:

• PQC (Post-Quantum Cryptography) — algorytmy kryptografii postkwantowej, które mają chronić dane przed przyszłymi atakami wykorzystującymi komputery kwantowe ;
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol) — protokół zabezpieczający komunikację między urządzeniami a hostem w środowiskach wykorzystujących zaufane środowiska wykonawcze (TEE), w tym poprzez szyfrowanie łącza ;
• SPDM 1.4 oraz CNSA 2.0, czyli dodatkowe standardy i zestawy mechanizmów bezpieczeństwa wspierane przez nośnik .

PM1763 przeszedł kwalifikację dla Vera Rubin

Samsung poinformował o rozpoczęciu masowej produkcji PM1763 8 lipca 2026 r. Źródła branżowe wskazują, że nośnik przeszedł kwalifikację Nvidia dla platformy Vera Rubin i wszedł do produkcji 7–8 lipca .

Według doniesień Samsung i Micron masowo produkują już eSSD przeznaczone dla Vera Rubin. SK Hynix ma natomiast pozostawać na etapie przygotowań i nie rozpocząć jeszcze dostaw eSSD dla tej platformy .

Samsung rozszerza ofertę dla infrastruktury AI

Premiera PM1763 wpisuje się w szerszy trend: rosnącą rolę szybkiej pamięci masowej w systemach AI. Wraz z rozwojem zastosowań inferencyjnych — czyli generowania odpowiedzi przez już wytrenowane modele — rośnie zapotrzebowanie na pamięć NAND i nośniki, które mogą szybko dostarczać dane do procesorów oraz akceleratorów .

Samsung buduje przy tym szerszy pakiet rozwiązań dla platform Nvidia. Oprócz PM1763 firma dostarcza lub prezentuje w tym kontekście pamięci HBM4 oraz moduły SOCAMM2 .

5 czerwca 2026 r. prezes Nvidia Jensen Huang potwierdził, że Samsung, SK Hynix i Micron uzyskały certyfikację dostaw HBM4 dla platformy Vera Rubin . Oznacza to, że w kluczowym segmencie pamięci o wysokiej przepustowości platforma ma mieć trzech zatwierdzonych dostawców. PM1763 pokazuje natomiast, że rywalizacja o infrastrukturę AI obejmuje już nie tylko pamięć operacyjną HBM, ale także warstwę pamięci masowej.

Wydajność: do 28 400 MB/s przy odczycie

Najwydajniejszy, 16-terabajtowy wariant PM1763 ma oferować:

• odczyt sekwencyjny: do 28 400 MB/s;
• zapis sekwencyjny: do 21 900 MB/s według kilku źródeł branżowych. Oficjalna karta produktu Samsunga podaje natomiast wartość do 21 000 MB/s ;
• około dwukrotnie wyższą wydajność niż poprzednia generacja PM1753, korzystająca z PCIe 5.0 ;
• transfer modelu językowego o rozmiarze około 40 GB w około 1,4 sekundy .

Dla porównania, wspomniane 40 GB odpowiada mniej więcej 4-bitowo skwantyzowanemu modelowi Llama 3 70B. Takie parametry mają ograniczać wąskie gardła podczas przesyłania danych między pamięcią masową, procesorami i akceleratorami AI.

PM1763 wykorzystuje PCIe 6.0 z sygnalizacją PAM4. W porównaniu z PCIe 5.0 standard ten podwaja przepustowość interfejsu . Konstrukcja nośnika obejmuje także 9. generację pamięci V-NAND oraz nowy kontroler wykonany w procesie technologicznym 4 nm .

Pojemności i formaty dla serwerów

W momencie rozpoczęcia produkcji Samsung wymienia trzy warianty pojemności:

• 4 TB,
• 8 TB,
• 16 TB .

Na stronie produktu producent wskazuje również obsługę pojemności do 64 TB. PM1763 ma być dostępny w serwerowych formatach E1.S, E3.S oraz U.2, co pozwala dopasować nośnik do różnych konstrukcji centrów danych .

Chłodzenie cieczą Direct-to-Chip

Wysoka przepustowość oznacza również większe wymagania dotyczące odprowadzania ciepła. Dlatego PM1763 zaprojektowano z myślą o serwerach wykorzystujących chłodzenie cieczą.

W systemie Direct-to-Chip (D2C) płyta chłodząca jest montowana bezpośrednio na elemencie SSD. Według Samsunga takie rozwiązanie pomaga utrzymywać stabilną pracę pod dużym obciążeniem i dłużej zachować maksymalną wydajność podczas trenowania oraz uruchamiania modeli AI .

Efektywność energetyczna ma znaczenie dla centrów danych

Centra danych AI zużywają dużo energii nie tylko na obliczenia, lecz także na chłodzenie. Samsung deklaruje, że efektywność energetyczna PM1763 jest 1,8 raza wyższa niż w przypadku PM1753 .

W praktyce ma to pomóc ograniczyć koszty eksploatacji serwerów, szczególnie w środowiskach, w których jednocześnie pracują duże klastry akceleratorów, procesorów i szybkich nośników danych.

Zabezpieczenia: PQC i TDISP

PM1763 otrzymał również funkcje bezpieczeństwa przeznaczone dla zwirtualizowanych i intensywnie wykorzystywanych środowisk AI:

• PQC (Post-Quantum Cryptography) — algorytmy kryptografii postkwantowej, które mają chronić dane przed przyszłymi atakami wykorzystującymi komputery kwantowe ;
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol) — protokół zabezpieczający komunikację między urządzeniami a hostem w środowiskach wykorzystujących zaufane środowiska wykonawcze (TEE), w tym poprzez szyfrowanie łącza ;
• SPDM 1.4 oraz CNSA 2.0, czyli dodatkowe standardy i zestawy mechanizmów bezpieczeństwa wspierane przez nośnik .

PM1763 przeszedł kwalifikację dla Vera Rubin

Samsung poinformował o rozpoczęciu masowej produkcji PM1763 8 lipca 2026 r. Źródła branżowe wskazują, że nośnik przeszedł kwalifikację Nvidia dla platformy Vera Rubin i wszedł do produkcji 7–8 lipca .

Według doniesień Samsung i Micron masowo produkują już eSSD przeznaczone dla Vera Rubin. SK Hynix ma natomiast pozostawać na etapie przygotowań i nie rozpocząć jeszcze dostaw eSSD dla tej platformy .

Samsung rozszerza ofertę dla infrastruktury AI

Premiera PM1763 wpisuje się w szerszy trend: rosnącą rolę szybkiej pamięci masowej w systemach AI. Wraz z rozwojem zastosowań inferencyjnych — czyli generowania odpowiedzi przez już wytrenowane modele — rośnie zapotrzebowanie na pamięć NAND i nośniki, które mogą szybko dostarczać dane do procesorów oraz akceleratorów .

Samsung buduje przy tym szerszy pakiet rozwiązań dla platform Nvidia. Oprócz PM1763 firma dostarcza lub prezentuje w tym kontekście pamięci HBM4 oraz moduły SOCAMM2 .

5 czerwca 2026 r. prezes Nvidia Jensen Huang potwierdził, że Samsung, SK Hynix i Micron uzyskały certyfikację dostaw HBM4 dla platformy Vera Rubin . Oznacza to, że w kluczowym segmencie pamięci o wysokiej przepustowości platforma ma mieć trzech zatwierdzonych dostawców. PM1763 pokazuje natomiast, że rywalizacja o infrastrukturę AI obejmuje już nie tylko pamięć operacyjną HBM, ale także warstwę pamięci masowej.