IT之家 1 月 12 日訊息，根據韓國媒體 businesskorea 報道，韓國科學技術研究院（KAIST）研發出了一種專門針對 AI 人工智慧相關運算進行最佳化的 SSD。這款產品適用於神經網路機器學習技術，可以加速顯示卡運算效能。
在當前，機器學習通常利用遊戲顯示卡或者計算加速卡進行運算，基於傳統伺服器平臺打造。這使得資料預處理過程存在瓶頸，此外，記憶體資源往往也不足。韓國研究人員的這項技術，使得每個運算過程都在儲存裝置附近直接進行，以提高效能。
研發團隊已經制造出了一個原型機，並設計了軟體框架。這臺原型機使用英偉達 RTX 3090 顯示卡，測試結果表明，與現有平臺相比，新技術使得運算速度提升 7 倍，並且整個機器學習過程中的能耗，降低至之前的 1/33。
據IT之家瞭解，韓國研究人員還指出，在更大規模的運算中，運用這種固態硬碟，可以使得機器學習運算速度提高 201 倍、453 倍。這些機器學習模型可以用於大規模推薦、流量預測以及新藥開發等等。相關研究成果預計將在 2 月份舉辦的 USENIX FAST 2022 大會公佈。
