Marvell anuncia sus Controladores para SSD’s NVMe de 8 Canales y 16 Canales 88SS1098 y 88SS108 Respectivamente

En el día de hoy Marvell ha anunciado el lanzamiento de una nueva e innovadora Serie de Controladores NVM-Express orientados a acelerar los tiempos de acceso en el almacenamiento SSD en data centers.

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Los Controladores Marvell 88SS1098 y 88SS108 son PCI-Express Gen3x 4 Líneas NVMe (Non -Volatile Memory Express), funcionan en “single port” o “dual port”, son certificados con el estándar NVMe 1.3 y poseen arquitectura de canal abierto. Quien les da poder es la cuarta generación de NANDEdge™ LDPC Error Correction Technology, la cual da soporte para la última tecnología de Memoria Flash 3D NAND TLC (3-bit) y QLC (4-bit), extendiendo el tiempo de vida de los SSD y a la vez manteniendo la mejor latencia y rendimiento. Estos controladores aprovechan las más avanzadas y probadas arquitecturas de procesadores SoC (System-On-Chip) entregando un ancho de banda/ velocidad de transferencia de 3.6GB/s y hasta 800 Mil IOPS (Input Output Operations Per Second) de Lectura al Azar (random read), soportando 16 Canales de NAND y 16GB de Memoria DRAM (Dynamic RAM).

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Estos chipsets de Marvell soportan capacidades de hasta 32TB, dando lugar a un amplio rango de soluciones Enterprise de almacenamiento SSD incluyendo M.2 NGSFF (Next Generation Small Form Factor), U.2, Tarjetas PCIe add-in, EDSFF (Enterprise & Datacenter SSD Form Factor), etc.

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Además del lanzamiento de los controladores 88SS1098 y 88SS108, Marvell lanzará el 88NR2241, un switch NVMe inteligente que permite a los data centers agregar y manejar recursos entre múltiples controladores de SSD NVMe y aceleradores de carga de trabajo. Este switch realza los ambientes virtualizados de cloud y de datos empresariales ofreciendo una alta calidad de servicio y un rendimiento predecible de almacenamiento utilizando funciones virtuales integradas. El 88NR2241 provee hasta 6.4GB/s de transferencia y hasta 1.6Millones de IOPS, haciendo que sea la arquitectura de SSD más flexible y optimizada de la industria logrando cargas de trabajo eficientes en relación consumo/rendimiento y costo.

Fuente: Guru3D

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