Компания Phison рассказала о новом флагманском контроллере E28 для PCIe 5.0 SSD. Новинка производится на основе 6-нм техпроцесса TSMC и является первым SSD-контроллером с поддержкой технологий искусственного интеллекта. Производитель заявляет, что E28 ускоряет обработку ИИ-задач и общую производительность системы.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображений: TechPowerUp

Для E28 компания заявляет производительность в случайных операциях чтения и записи до 2,6 и 3,0 млрд IOPS, что более чем на 10 % выше, чем у конкурирующих контроллеров потребительского уровня. Паспортные скорости линейного чтения и записи обещаны на уровне 14,8 и 14,0 Гбайт/с соответственно.

Контроллер Phison E28 выпускается на TSMC по 6-нм техпроцессу, что стало большим шагом вперёд по сравнению с предшествующим E26, для которого используется 12-нм технология. Кроме того, несмотря на свою высокую пропускную способность, E28 должен быть на 15 % энергоэффективнее решений на базе 6-нм техпроцесса, предлагаемых другими производителями (например, по сравнению с Silicon Motion SM2508).

«В целом E28 обеспечивает идеальный баланс между пропускной способностью данных и энергопотреблением, с соотношением производительности к энергопотреблению на 15–30 % выше, чем у аналогичных продуктов», — указывает Phison.

На выставке Computex 2025 компания продемонстрировала прототип PCIe 5.0-накопителя на основе контроллера E28. В практическом тесте он развил скорость последовательного чтения 14 943 Мбайт/с и последовательной записи 14 149 Мбайт/с.

По словам Phison, появление первых потребительских накопителей на базе контроллера E28 ожидается до конца года.

Данные берутся из публикации Обзор накопителя Digma Мeta✴✴ P31: PCIe 5.0 SSD становятся холоднее и дешевле

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

На технологической выставке CES 2025 компания Phison представила эталонный SSD на контроллере E31T, который показал впечатляющие результаты в тестах на энергоэффективность. Компания рассказала о влиянии выбора SSD на время автономной работы ноутбуков и поделились данными, которые показывают, как использование энергоэффективных твердотельных накопителей может значительно продлить время работы устройства.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: overclock3d.net

Phison представила сравнительные диаграммы, демонстрирующие время автономной работы и производительность ноутбука с разными SSD с PCIe 4.0. В тесте, как информирует издание OC3D, участвовали SSD на контроллерах Phison E31T и E27T, а также накопитель Competitor P, который, по единодушному мнению обозревателей, является самым энергоэффективным SSD с PCIe 4.0. Результаты показали, что с SSD на контроллере E31T ноутбук проработал на 31 минуту дольше, чем система с Competitor P и, по словам представителей Phison, разница во времени автономной работы может быть ещё более значительной при сравнении с менее энергоэффективными M.2 SSD.

Источник изображения: overclock3d.net

Представленные данные наглядно демонстрируют, что энергопотребление SSD оказывает прямое влияние на время автономной работы ноутбука, что в целом заставляет пересмотреть подход к обзорам SSD, так как энергоэффективность становится критически важным параметром для пользователей.

На CES 2025 также было объявлено о запуске нового SSD Crucial P510, созданного на базе контроллера Phison E31T. Новый накопитель оснащён NAND-памятью Micron серии G9 и позволяет достичь скорости последовательного чтения и записи 11 Гбайт/с. Кроме того, как заявляет Crucial, P510 потребляет на 25 % меньше энергии по сравнению с предыдущей моделью T705 на базе PCIe 5.0.

Помимо Phison E31T, был представлен высокопроизводительный контроллер Phison E28 для SSD на базе PCIe 5.0. Отмечается, что это решение предназначено для пользователей, которым важна максимальная скорость работы, и является логичным продолжением развития линейки контроллеров Phison.

На мероприятии Future of Memory and Storage (FMS) компания Phison продемонстрировала свои новейшие разработки. Она получила премию Best of Show за программно-аппаратную платформу aiDAPTIV+, а также показала последние SSD-контроллеры и эталонные накопители.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: phison.com

Phison E31T позиционируется как первый в мире контроллер для SSD с поддержкой PCIe 5.0, ориентированный на массовый рынок. Он позволяет достигать скоростей чтения и записи 10 000 Мбайт/с без радиатора, а значит SSD с этим контроллером можно устанавливать на ноутбуки. Компонент предлагает 1500 тыс. операций ввода-вывода в секунду для чтения и записи, а также поддержку ёмкости до 8 Тбайт. Phison E31T поддерживает формфакторы M.2 2280 и M.2 2230.

Впрочем, и от поколения PCIe 4.0 компания пока не отказывается: контроллер Phison E29T без DRAM, произведённый по 12-нм техпроцессу TSMC, обещает стать чемпионом по эффективности и производительности: он предлагает скорость чтения до 7400 Мбайт/с, поддерживает ёмкость до 8 Тбайт, а также формфакторы M.2 2280 и M.2 2230.

В корпоративном сегменте Pascari — подразделение Phison — показало твердотельный накопитель D200V ёмкостью 64 Тбайт с поддержкой PCIe 5.0 в ориентированных на центры обработки данных формфакторах U.2, E3.S и E3.L. Он предназначен для систем с потребностью в объёмных хранилищах и позволяет пользоваться преимуществами PCIe 5.0 — последовательная скорость чтения достигает 14 000 Мбайт/с. Этот SSD обеспечивает «повышенную плотность хранилища на стойку»; в Pascari D200V используется память BiCS Flash QLC 8-го поколения. Накопители этой серии позволят масштабировать хранилище выше 100 Тбайт, способствуя снижению эксплуатационных расходов, добавил гендиректор Phison Electronics Пуа Кхейн Сенг (Pua Khein Seng).

Phison продемонстрировала на мероприятии Nvidia GTC 2024 рабочую станцию с четырьмя графическими процессорами, производительности которой хватило для обучения модели искусственного интеллекта с 70 млрд параметров. Это стало возможным за счёт задействования ресурсов SSD и системной DRAM, передаёт Tom’s Hardware. В обычных условиях эта задача требует шести серверов с 24 ускорителями Nvidia H100 и 1,4 Тбайт видеопамяти.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: phison.com

Платформа Phison aiDaptiv+ помогает снижать барьеры для обучения больших языковых моделей ИИ за счёт использования системной памяти и твердотельных накопителей для увеличения объёма доступной графическим процессорам памяти. Это решение позволит компаниям снизить затраты на обучение ИИ и избежать дефицита графических процессоров, который угрожает отрасли. Производительность такой системы, конечно, уступает дорогим серверным решениям, но открывает возможности представителям малого и среднего бизнеса запускать передовые модели локально, обеспечивая конфиденциальность данных, если затраты времени на обучение не являются критичными.

Источник изображения: phison.com

Для демонстрации использовалась рабочая станция Maingear Pro AI с процессором Intel Xeon W7-3445X, 512 Гбайт памяти DDR5-5600 и двумя специализированными твердотельными накопителями Phison aiDaptiveCache ai100E формата M.2 по 2 Тбайт, специально предназначенными для кеширования рабочих нагрузок. Эти диски на основе чипов SLC рассчитаны на 100 циклов перезаписи в день в течение пяти лет. Программное решение Phison aiDaptiv+ «отрезает» слои ИИ-модели от видеопамяти, которые активно не обрабатываются, и отправляет их в системную память машины; если это необходимая информация, она остаётся здесь, а данные с низким приоритетом сбрасываются на твердотельные накопители. По мере необходимости они перемещаются в видеопамять графического процессора для дополнительной обработки, а обработанные данные направляются в DRAM и SSD.

Источник изображения: tomshardware.com

Рабочая станция Maingear Pro AI выпускается в нескольких вариантах от $28 тыс. за версию с одним графическим ускорителем Nvidia RTX 6000 Ada A100 до $60 тыс. за комплектацию с четырьмя GPU. Ведущим партнёром Phison по поставке оборудования для новой платформы является Maingear, но разработчик сотрудничает также с MSI, Gigabyte, ASUS и Deep Mentor, которые готовы предложить свои решения.

Промежуточная библиотека Phison aiDaptiv+ работает с Pytorch/Tensor Flow и не требует модификации приложений ИИ. Затраты на обучение модели на такой установке в шесть раз ниже, чем её запуск на восьми кластерах с 30 ИИ-ускорителями, но процедура занимает примерно в четыре раза больше времени. Есть также вариант горизонтального масштабирования с запуском четырёх рабочих станций при чуть более чем половине стоимости — в этом случае обучение модели на 70 млрд параметров займёт около 1,2 часа, тогда как система с 30 ИИ-ускорителями проведёт его за 0,8 часа.