AI SSD

面向本地 AI 的 PCIe 4.0 / 5.0 NVMe 固态硬盘

提供 M.2 / U.2 形态,覆盖 128GB–4TB 主流容量范围。Infplane AI Middleware 与 Driver、Firmware 及 SSD 硬件协同,为本地模型提供 Prefill 加速、模型容量扩展与 Agent Memory。

AI SSD
Hardware Foundation

标准 SSD 形态,
增加 AI 数据能力

标准 SSD 形态,
增加 AI 数据能力

Infplane AI SSD 提供 M.2 / U.2 产品形态与 PCIe 4.0 / 5.0 主机接口,覆盖 128GB–4TB 容量范围及 SLC / TLC 闪存方案。产品保留标准 NVMe 存储能力,并面向模型权重、KV Cache 与 Agent Memory 优化数据路径。

Interface

PCIe 4.0 / 5.0

覆盖不同主机平台与产品定位

Form Factor

M.2 / U.2

面向笔记本、工作站与整机平台

Capacity Range

128GB–4TB

覆盖主流本地 AI 存储容量

NAND Options

SLC / TLC

适配不同性能、耐久与成本需求

Endurance Management

持续 AI 负载下的稳定耐久

通过数据分级、自适应写入调度、全盘磨损均衡与热管理,分散 KV Cache 和 Agent Memory 的高频写入,降低局部 NAND 长期承压。
AI SSD Architecture

不只存储,
也参与模型运行

产品组成

从模型应用到 AI SSD

硬件与推理调度层协同工作,让 AI 能力可直接接入本地应用与模型框架。

应用与模型框架

本地 AI 应用 · Agent

调用

Infplane推理调度层

Middleware · Driver · Firmware

调度

Infplane AI SSD

Maxio 主控 · SLC / TLC NAND · M.2 / U.2

硬件

内存与存储协同

模型数据按需放置与恢复

Infplane AI Middleware 根据模型运行状态,在计算内存与 AI SSD 之间执行预测、预取、持久化和恢复。

VRAM

活跃计算数据

⇄

DRAM

运行工作集

⇄

AI SSD

SLC / TLC NAND

Model Weights

分层 · 预测预取

KV Cache

持久化 · 恢复

Agent Memory

本地保存 · 检索

普通 SSD 负责保存和读取文件; Infplane AI SSD 进一步通过模型感知的数据调度,在 VRAM、DRAM 与 NAND 之间组织模型权重、KV Cache 与长期记忆。相关机制源自 Infplane LPU 模型数据通路技术。

三项核心 AI 能力

在保留标准 SSD 功能的同时,Infplane AI Middleware 与 Driver、Firmware 及 AI SSD 硬件协同,为本地模型提供 Prefill 加速、模型容量扩展与 Agent Memory,并可集成至本地应用与设备平台。

Prefill 加速

Persistent KV Cache

Prefill 加速

针对 prefixed 与 non-prefixed 长上下文管理 KV Cache。对可复用上下文进行持久化与恢复,减少重复 Prefill,并降低首 Token 时延(TTFT)。

90–95%共享上下文任务中的 Prefill 时延降低
模型容量扩展

NAND + DRAM / MoE Prefetch

模型容量扩展

通过硬件级 NAND+DRAM 协同与 MoE 数据块预测预取,让模型权重在 DRAM 与 NAND 之间按需调度。在相同计算平台上,可承载更大的本地模型;在固定模型目标下,也可降低对高容量 DRAM / VRAM 的依赖。

>97%MoE 数据块预测准确率
≈5.7×本地模型容量最大提升
Agent Memory

Agent Memory Database

Agent Memory

内置 Memory 数据库能力,在设备侧完成跨会话记忆的持久化、索引与检索加速。不同 AI 应用可以通过统一接口调用同一套本地 Memory。

LOCAL DB跨应用共享 · 数据库级检索

实测表现

查看 AI SSD 在共享上下文任务中的加速效果,以及在不同设备上带来的模型容量提升。

共享上下文,减少重复计算

在相同共享前缀任务中,AI SSD 复用已计算的 KV Cache,缩短 Prefill 时延、首 Token 时延(TTFT)和任务总耗时。

PREFILL
平均耗时
未启用 AI SSD 加速
66.25s
启用 AI SSD 加速
4.80s
耗时降低92.8%
首 Token
时延(TTFT)
未启用 AI SSD 加速
66.29s
启用 AI SSD 加速
4.84s
延迟降低92.7%
平均
总运行时间
未启用 AI SSD 加速
73.92s
启用 AI SSD 加速
12.48s
耗时降低83.1%

本组数据展示了共享前缀任务中,使用 AI SSD 复用 KV Cache 带来的加速效果。
实际加速效果可能因模型、输入长度、共享前缀比例和硬件配置等因素而异。

数据来源:公司内部基于多款市售设备,在设定测试条件下所得的平均结果。

AI SSD 利用 NAND 容量补充有限的 DRAM / VRAM,让同一台设备能够运行更大的本地模型。图中聚焦模型容量;实际推理速度由处理器、模型与量化配置共同决定。

更大的模型,运行在本地

轻薄本

32GB DRAM · 无独立显卡

仅使用本机内存
≈20B
本机内存 + AI SSD
80B
运行模型Qwen3-Next-80B-A3B

游戏本

32GB DRAM · 8GB VRAM

仅使用本机内存
≈32B
本机内存 + AI SSD
120B
运行模型gpt-oss-120b

Hilbert Workstation

AMD Strix Halo · 128GB Unified

仅使用本机内存
≈235B
本机内存 + AI SSD
397B
运行模型Qwen3.5-397B-A17B

本组数据对比了不同硬件配置下,“仅使用设备内存”与“设备内存 + AI SSD”两种方案的本地可运行模型规模。
实际可运行的模型规模取决于模型架构、量化格式和设备实时可用内存等因素。

数据来源:公司内部基于与图示对应的硬件配置进行的测试结果。

平台与生态兼容

标准 NVMe 存储功能可直接使用;Infplane AI Middleware 与匹配的 Driver、Firmware 协同启用模型数据调度与推理加速。目前支持 Windows、x86 主机平台与 llama.cpp 生态。

主机平台

x86 + iGPU / NVIDIA GPU已适配
Intel / AMD / 消费级 NVIDIA 独显
APU / UMA已适配
统一内存平台
ARM + NPU已适配
已支持

操作系统

Windows已支持
本地 AI 功能可用
Linux已支持
Ubuntu 系优先
macOS规划中
系统支持计划

推理框架与模型

llama.cpp已适配
优先兼容
vLLM / SGLang适配中
服务端推理框架
Hugging Face Models广泛兼容
广泛支持主流 MoE 与 Dense 模型及常见权重格式

产品规格

Infplane AI SSD 提供 PCIe 4.0 / 5.0 接口、M.2 / U.2 产品形态、128GB 至 4TB 容量规格与 SLC / TLC 闪存方案,面向笔记本、工作站与整机平台。

AI SSD

产品类型
兼容标准 NVMe 存储并集成 AI 数据调度能力的 M.2 / U.2 固态硬盘
外形规格
M.2 / U.2
主机接口
PCIe 4.0 / 5.0
容量
128GB / 512GB / 1TB / 2TB / 4TB
闪存类型
SLC / TLC
主控平台
Maxio
功耗(活动 / 空闲)
< 6W / < 1.5W
耐久性(TBW)
1TB:600 TBW · 2TB:1200 TBW
运行温度
0°C–70°C
保修期限
3 年

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