ChatGPT:存算一體，算力的下一極uChatGPT開啟大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益:Cha算力需求，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數據傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務器為例，芯片組+存儲的成本約占70%以上，芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的u存算一體，后摩爾時代的必然發展:過去二十年中，算力發時代，存儲帶寬制約了計算系統的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構，是后摩時代下的必然選擇，存算一體即數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區之中，極其適用于大數據量大規模并行的應用場景。存算一體優勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰士”，具有高能耗、低成本、高算力等優勢；存算一體按照計算方式分為數字計算和模擬計算，應用場景較為廣泛，SRAM、算力因素；存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。我們認為存算一體為下一代技術趨勢并有u投資建議:關注四條投資主線：1)具備算力能力的廠商恒爍股份。u風險提示:核心技術水平升級不及預期的風201存算一體，開啟算力新篇章02存算一體，打開海量應用空間03投資建議:梳理AIGC相關受益廠商04風險提示01存算一體，開啟算力新篇章引爆AI“核聚變”》中證明以英偉達為代表的科技公司正在快速補足全球A量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，存在萬倍差距。運算規模的增長，帶動了對AI訓練芯片單點算力提升的需求，并對數據傳輸速度提出了更高的要求。根據智東西數據，過去五年，大模型發展呈現指數級別，部分大模型已達萬億級別，因此對算力需求也隨之資料來源：新浪，智東西，可創辦日報，華西證券研究所板、內存、芯片組、磁盤、網卡、顯卡、電源、主機箱等硬件H3CUniServerR4900G5uGPU服務器優勢顯著:GPU服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦相較于通用服務器，在數據量和計算量方面具有成倍的效率優GPU服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信；2、GPU服務器和云服務器搭配使用，云服務器為主，GPU服務器負責提供計算平臺；3、對象存儲COS可以為GPUH3CUniServerR4900G5服35、6789超級電容或芯片組占比最高，大約占成本50%以上，內存(內部存儲+H3CUniServerR4900G5服35、6789超級電容6資料來源：H3CUniServerR46中的程序和數據就會丟失；“內存”作為中間人，從硬盤里面提取數據，再讓CPU直接到內存中存回內存中，因此運算速度Register>內存資料來源：CSDN，華西證券研究所ROM在系統停止供電的時候仍然可以保持數作為操作系統或其他正在運行中的程序的臨時資料存儲介質。RAM可分為靜態SRAM與動態DRAM,SRAM速度非常快，是目前讀寫最快的存儲設備了，但是價格昂貴，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如CPU的一級緩沖，二級緩沖；DRAM保留數據的時間很短，速度也比SRAM慢，不過比任何的ROM都要快，但從價格上來說DRAM相比SRAM要便宜，因此計算機內存大部分為DRAM架構；NORFlash和NANDFlash。Nand-flash存儲器具有容量較大，改寫速度快等優點，適用于大量數據的存儲，因此被廣泛應用在各種存儲高低少多小大低高慢塊有無資料來源：CSDN，華西證券研究所每年只有10%左右。因此，目前的存儲速度嚴重滯后于處理器的計算速度。能耗方面，從處理單元外的存儲器提取所需的時間往往是運算時間的成百上千倍，因此能效非常低；“存儲墻”成為加速學習時代下的一代挑戰，原因是數據在計算單元和存儲單元的頻繁移動。級；如今由于海量數據和AI加速時代來臨，不得不考慮以最佳的配合方式為數據采集、傳輸、處理服務，然而存儲墻、帶寬墻和功耗墻成為首要挑戰，雖然多核并行加速技術也能提升算力，但在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統的有效帶寬，芯片陣乘法/加法運算。存內計算和存內邏輯，即存算一體技術優勢在于可直接利用存儲器進行數據處理或計算，從而把數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區之中，可以徹底消除馮諾依曼計算架構瓶頸，特別適用于深度學習神經網絡這種大數據量大規模并行的應用算力發展速度遠超存儲器存儲墻瓶頸資料來源：知乎@陳巍談芯，華西證券研究所算力需求的匱乏，那時存算一體僅僅停留在理論研究階段，并未得到實際應用。然而為了打破馮諾依曼架構，降低“存儲-內存-處理單元”過程數據搬移帶來的開銷,業內廣泛采用3D封裝技術實現3D堆疊提供更大帶寬，但是并沒有改變數據存儲與數據處理分離的問題；術提供新的制造平臺和產業驅動力。2016年，美國加州大學團隊提出使用RRAM構建存算一體架構的深度學習神經網絡(PRIME)。相較于體原型；同年起，國產存算一體芯片企業開始“扎堆”入場，例如千芯科技、智芯微、億鑄科技、后摩時代、蘋芯科技等。資料來源：知乎@陳巍談芯，與非望，華西證券研究所1.5存算一體:AI芯片的“全能戰士”1、成百上千倍的提高計算效率，降低成本:存算一體的優勢是打破存儲墻，消除不必要的數據搬移延遲和功耗，2、特定領域提供更高算力與能效:存算一體架構消除了計算與存儲的界限，直接在存儲器內完成計定領域可以提供更大算力（1000TOPS以上）和更高能效（超過10-100TOPS/W明顯超越現有ASIC算力芯片；運與使用存儲單元參與邏輯計算提升算力，原資料來源：知乎@陳巍談芯，華西證券研究所1.5存算一體:AI芯片的“全能戰士”u目前存算技術按照歷史路線順序演進:存儲芯片內部查表來完成計算操作，目前應用較為廣闊，且技術相較成熟；例如AMD的Zen系列CPU、三星的HBM-PIM、特斯拉Dojo(AI訓練計算機)、阿里達摩院等，近存計算技術早已成熟，被廣泛應用在各類CPU和GPU上；C、存內計算:計算操作由位于存儲芯片/區域內部的獨立計算單元完成，存儲和計算可以是模擬的也可以是數字的。這種路線一般用知存、九天睿芯等；計算精度要求。通過在內部存儲中添加計算邏輯，直接在內部存儲執行數據計算。典型代表為TSMC和千芯科技等。資料來源：公開資料整理，知乎@陳巍談芯，網易，華西證券研究所1.5存算一體:AI芯片的“全能戰士”非常敏感。模擬存算一體模型權重保持在存儲器中，輸入數據流入存儲器內部基于電流或電壓實現模擬乘加計算，并由外設電路對輸出數據實現模數轉換。由于模擬存算一體架構能夠實現低功耗低位寬的整數乘加計算，因此非常適合邊緣端AI場景。推理，產生巨大的算力需求，相比于邊緣端AI場景，云端AI場景具有更多樣的任務需求，因此云端AI芯片必須兼顧能效、精度、靈活性等方面以保證各種大規模AI推理和訓練；數字存算一體主要以SRAM和RRAM作為存儲器件，采用先進邏輯工藝，具有高性能高精度的優勢，資料來源：澎拜新聞，華西證券研究所能可穿戴設備、智能安防、移動終端、AR\VR等。大算力場景，算力序曲在1000TOPS以上，例如云計算數據中心、自動駕駛、GPT-4等大模型等。我們認為云和邊緣大算力場景，是 存算一體芯片的優勢領域，存算一體更具備核心影響力和競爭力；FLASH、SRAM、DRAM、RRAM、MRAM等；NorFlash屬于非易失性存儲介質，在工藝制成上有明顯瓶頸；DRAM成本較低，容量大，但是速度慢；SRAM在速度方面和能效比方面具有優勢，特別是在存內邏輯技術發展起來之后具有明顯的高能效和高精度特點；此外，PRAM有望成為下一代主流研究方向，雖然目前來看材料依舊不穩定，但是具有高速、結構簡單的優點，有希望成為未來發展最快的新型存儲器。及以上壘模型據低低貴模運算景02存算一體，打開海量應用空間資料來源：網易、知乎，華西證券研究所u存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發展備高幾十倍的算效比，此外存內計算芯片通過架構提供綜合性能全面兼顧的芯片及板卡，預計將在邊演進，有望為智算中心提供綠色節能的大規模AI算力。uu智能駕駛、數據中心等。按照算力大小劃分:端側:針對端側的可穿戴等小設備，對算力的要求遠低于智能云測與邊緣測:針對云計算和邊緣計算的大算力一體芯片的優勢領域。我們認為存算一體本身在云和邊緣測具有極高的適用性，原因是其具有高算力、低功耗、高性價比等優勢；尤其是針對智能駕駛、數據中心等大算力應用場景，在可靠性、算力方面有較高要求，此外云計算市場玩家相對集中，因此我們認為存算一體在云計算市場有望先于端側市場落地。外已就位起步階段，相應差距并不大，原因是芯片設計層面皆為創新；存算一體是計算系統和存儲系統的整合設計，比模擬IP和存儲IP更復雜，依賴于多次存儲器流片而積累的經驗，因此我們認為在存儲方面有優勢和經驗的企業具終端應用場景；和大算力場景，例如云計算、智能駕駛、機器人等領域；資料來源：知乎@陳巍談芯，華西證券研究所本能大幅降低，可將帶AI計算的中大量乘加計算的權重部分存在存儲單元中從而在讀取的同時進行數據輸入和計算處理，從而完成卷積運算。因此存內計算和存內邏輯非常適合人工智能的深度神經網絡應用和基于AI的大數據技術；體構建感存算一體架構，我們認為其為多模態時代下的應用場景，通過傳感器AI存算一體芯片，來實現零延時和超低功耗的智能視覺處理能力。我們認為其融入了CV(計算機視覺)、PRA(過程自動畫)、神經網絡計算等多種計算方式，存算一體芯片具有時效、能耗等多重優勢；算，是借鑒生物神經系統信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計等算法總稱；類腦計算屬于大算力高能耗反沖，存算一體極其適合大算力領域，因此天然適合應用在類腦計算領域，是類腦計算的關鍵技術基石。資料來源：中國物理學會期刊，知乎@陳巍談芯，華西證券研究所03投資建議:梳理AIGC相關受益廠商u我們認為存算一體的出現是人工智能發展的必然選擇，率先1)具備算力能力的廠商，受益標的為:首都在線、中科曙光、拓維信2)具備存儲芯片能力的廠商，受益標的為:東芯股份、兆易創新4)與存儲相關的其他廠商，受益標的為:中科曙光、易華錄、同有科技、恒爍股份。資料來源：WIND，華西證券研究所資料來源：WIND，華西證券研究所- 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計算全堆棧解決方案，涉及訓練、推理、邊緣等全棧AI場景，構建起領先的AI算法模型、AI框架優化、AI開發管理和應用優化等全棧AI能力，為智慧時代提供堅實的基礎設施支撐。NF5488、全球首個AI開放加速計算系統MX1、自研AI大模型計算框架LMS。聚合算力層面，公司針對高并發訓練推理集群進行架構優化，構建了高性能的NVMe存儲池，深度優化了軟件棧，性能提升3.5倍以上。調度算力層面，浪潮信息AIstation計算資源平臺可支持AI訓練和推理，是業界功能最全的A資料來源：公司官網，華西證券研究所分發揮高端計算優勢，布局智能計算、云計算、大數據等領域的技術研發，打造計算產業生態，為科研探索創新、行業信息化建設、產軟件等多項創新，構建了完整的AI計算服務體系。并積極響應時代需求，在智能計算中心建設浪潮下，形成了5A級智能計算中心整體方案。目前，曙光5A智能計算中心已在廣東、安徽、浙江等地建成，江蘇、湖北、湖南等地已進入建設階段，其他地區也在緊張籌備和規資料來源：公司官網，華西證券研究所資料來源：公司官網，華西證券研究所生、數字原生、數云融合關鍵技術和信創產業上架構產品和服務能力，為處在不同數字化轉型階段的快消零售、汽車、金融、醫療、政名稱示意圖形態處理器KunTaiA2222U單路邊緣機架式服務器1*鯤鵬920處理器，24核，主頻2.6GHz4個DDR4RDIMM，最高速率3200MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能；單根內存條容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持3張Atlas300V視頻解析卡或Atlas300IPro推理卡或Atlas300VPro視頻解析卡最大420TOPSKunTaiA7222U雙路推理型AI機架式服務器2*鯤鵬920處理器，支持32、48、64核可選，主頻2.6GHz16個或32個DDR4RDIMM，最高速率2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能；單根內存條容量支持16GB/32GB/64GB/128GB最大支持8張，Atlas300V視頻解析卡或Atlas300IPro推理卡或Atlas300VPro視頻解析卡最大1120KunTaiA9244U四路訓練型AI機架式服務器4*鯤鵬920處理器，支持48核，主頻2.6GHz支持32個DDR4內存插槽，速率最高2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能；單根內存條容量支持32GB/64GB/128GB8*昇騰910，支持直出100GRoCE網絡接口最大512Tops256TopsFP16資料來源：公司官網，華西證券研究所u拓維信息是領先的軟硬一體化解決方案提供商:公司1996年成立，區、海外10+國家，聚焦數字政府、運營商、考試、交通、制造、教育等重點領域和行業，服務超過1500家政企性能、可靠性、高效環保、兼容性強等特點；“兆瀚”系列AI服務器能夠滿足當前各類主流AI場景與AI大模型的訓練需求，已經在國內多個區域人工智能計算中心、城市人工智能中樞、通用AI服務器場景中得到了應用，已經在國內多家頭部互聯網企業開展適配測試。種類名稱示意圖形態處理器兆瀚RH220系列2U雙路機架支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽，最高速率2933MT/s//通用服務器通用服務器兆瀚RH520系列4U機架服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽，最高速率2933MT/s//兆瀚RA2300-A2U推理服務器支持兩顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率180w。最多支持32個DDR4內存DIMM插槽，最高速率2933MT/s支持Atlas300IPro推理卡和Atlas300VPro視頻解析卡最大1.12POPSINT8；最大560TFLOPSPF16兆瀚SA3002U智能邊緣服務器支持一顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率181w。最多支持4個DDR4內存DIMM插槽，最高速率2934MT/s支持Atlas300IPro推理卡/Atlas300VPro視頻解析卡最大420TOPSINT8或384路1080P30FPS視頻解析（硬件解碼能力）兆瀚RA5900-A4U訓練服務器支持四顆華為鯤鵬920處理器，CPU主頻2.6GHz。單CPU最多64個內核，最大功率182w。最多32個DDR4內存插槽，支持RDIMM。單根內存條容量支持32GB/64GB8*昇騰910/兆瀚RA2302-B2UAI服務器2*64核青松處理器32個DDR4內存插槽，最高3200MT/s，支持ECC最大支持4個Atlas300I/VPro最大560TPOSINT8深算一號DCU產品設計，海光8100采用先進的FinFET工藝，典型應用場景下性能指標可以達到國際同類型高端產品的同期水平。2020年1計算方面表現同樣優異，是一款計算性能強大、能效比較高的通用協處理器。海光DCU集成片上高帶寬內存芯片，可以在大規模數據計資料來源：公司公告，華西證券研究所應用于各類云服務器、邊緣計算設備、終端設備中人工智能核心芯片的研發和銷售。公司的主要產品包括終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡以及與上述產品配套的基礎系統軟件平臺。資料來源：公司官網，華西證券研究所公司基于信息系統和工控系統兩條主線開展產業生態建設，面向網絡安全、辦公與業務信息化、工控及物聯網等領域與合作伙伴保持全面合作，產品在電子政務、能源、交通、金融、電信、教育等行業領域已獲得廣泛應用。資料來源：公司官網，華西證券研究所小型專用雷達和芯片業務。GPU方面，2014年首推JM5400實現了軍用GPU的國產替代；第二款芯片JM7200于2018年研發成功，具計、游戲、虛擬化等高性能顯示和人工智能計算領域。目前，信創市場為公司提供了新的業務增長點，JM9系列圖形處理芯片的成功發布將為公司未來進一步拓展通用市場提供強有力的產品支撐。資料來源：公司官網，華西證券研究所u東芯股份擁有獨立自主的知識產權，努力打造中國領先的計和銷售業務，將晶圓制造、封裝測試等生產環節委托第三方完成，擁有獨立自主的知識產權，聚焦于中小容量NAND/NOR/DRAM芯片的研發、設計和銷售，是目前國內少數可以同時提供NAND/NOR/DRAM設計工藝和產品方案的存儲芯片研發設計公司。公司愿景是成為中國領先的存儲設計企業，使命為提供可靠高效的存儲產品及設計方案。公司產品工藝流程公司產品工藝流程資料來源：公司官網，公司招股書，華西證券研究所資料來源：公司官網，華西證券研究所u在整個產業鏈中處于重要地位并擁有核心競爭力：兆易創新成立于20持和銷售。公司產品廣泛應用于工業、消費類電子、汽車、物聯網、計算、移動應用以及網絡和電信行業等各個領域，助力社會智能化升級。公司作為IC設計企業，自成立以來一直采取Fabless模式，專注于集成電路設計、銷售和客戶服務環節，將晶圓制造測試等環節外包給專門的晶圓代工、封裝及測試廠商。局助力穿越周期影響，技術和產品優勢不斷增強。英文名稱中文名稱介紹應用代碼型閃存芯片主要用來存儲代碼及少量數據公司NORFlash產品廣泛應用于物聯網、工業及汽車電子、穿戴式設備、人工智能、網絡通信、安防監控產品、PC主板、移動設備、數字機頂盒、路由器、家庭網關等領域數據型閃存芯片分為兩大類：大容量NANDFlash主要為MLC、TLC2DNAND或3DNAND，擦寫次數從幾百次至數千次，多應用于大容量數據存儲；小容量NANDFlash主要是SLC2DNAND，可靠性更高，擦寫次數達到數萬次以上。公司NANDFlash產品屬于SLCNAND，為移動設備、機頂盒、數據卡、電視、汽車電子等設備的多媒體數據存儲應用提供所必需的大容量存儲。DRAM動態隨機存取存儲器是當前市場中最為重要的系統內存，在計算系統中占據核心位置，廣泛應用于服務器、移動設備、PC、消費電子等領域。因極高的技術和資金壁壘，DRAM領域市場處于高度集中甚至壟斷態勢。公司首款自有品牌DRAM產品已于2021年6月推出，實現了從設計、流片，到封測、驗證的全國產化，在滿足消費類市場強勁需求的同時，助力國產自主供應生態圈的發展構建。該產品主要面向消費類、工業控制類及汽車類等市場領域，應用于機頂盒、電視、監控、網絡通信、智慧家庭、平板電腦、車載影音系統等諸多領域術等多個領域形成多項核心技術。公司已形成可持續發展的梯隊化產品布局，基于自主創新的XBurstCPU和視頻編解碼等核心技術，公司推出了一系列具有高性價比的微處理器芯片u2020年，君正完成對北京矽成（ISSI）及其下屬子品牌Lum控傳感、音頻驅動、微處理器、電源管理和互聯等芯片產品。3.3.4瀾起股份:業界領先的集成電路設計公司u業界領先的集成電路設計公司，瀾起股份為全球僅有的3家內存u公司發明的DDR4全緩沖“1+9”架構被采納為國際標準。現已成為公司DDR5內存接口芯片及內存模組配套芯片公司DDR4內存接口芯片自帶產品及其應用情況公司DDR5內存接口芯片及內存模組配套芯片資料來源：公司年報，華西證券研究所u作為一家全球化的芯片設計高新技術企業，聚辰半導體長產品種類細分種類型號特性產品示意圖傳統應用領域I2C系列EEPROM（電可擦除可編程只讀存儲器）是一類通用型的非易失性存儲芯片，在斷電情況下仍能保留所存儲的數據信息，可以在計算機或專用設備上擦除已有信息重新編程，耐擦寫性能至少100萬次。聚辰的EEPROM產品具有高可靠性、寬電壓、高兼容性、低功耗等特點。公司EEPROM產品線包括I2C、SPI和Microwire等標準接口的系列EEPROM產品，以及主要應用于計算機和服務器內存條的SPD/SPD+TS（溫度傳感器）系列EEPROM產品。SPI系列Microwire系列SPD/SPD+TS系列車規級A2具備高可靠性和低失效率等優勢，擦寫次數最高可達400萬次以上，其溫度適應能力強，數據可存儲100年。新產品SPINORFlash也按照車規等級125℃設計。產品主要應用于車載攝像頭、液晶顯示、娛樂系統等外圍部件，并逐漸延伸到新能源車三電系統、車身控制、底盤傳動及微電機、智能座艙等核心部件。A11.65~3.6VNORFlash以其合適的容量、靈活的存取操作、及其非易失性產品特性，非常適合作為智能設備的指令程序存儲器。隨著5G、IOT、AMOLED、TDDI、TWS及汽車電子等應用市場快速發展，NORFlash的需求保持持續的增長動力。聚辰半導體以其領先的存儲器設計技術，推出SPINORFlash產品，可以覆蓋從消費級，到工業級，直至汽車級的所有應用，產品在可靠性，功耗，溫度和速度等關鍵性能指標方面的技術領先性。2.7~3.6V1.65~1.95V1.1~2.0V靠性IICEEPROM存儲器芯片NORFlash和EEPROM的主要供應商之一。公司已經和匯頂科技等主控原廠、深天馬等手機屏幕廠商、舜宇等行業領先的手機攝像頭模組廠商建立了穩定的業務合作關系，產品應用于三星、OPPO、華為、小米、聯想、惠普等品牌廠商。通訊用電子、手機用電子、消費類電子、物聯網。現階段公司正積極開拓海外市場，尋求和其他品牌廠商的潛在合作機會。事Flash及DRAM存儲器的研發、設計和銷售。擁有嵌入式存儲、移動存儲、固態硬盤及內存條4條產品線，提供消費級、工規級、車規儲行業20余年，專注于半導體存儲產品與應用，形成固件開發、存儲芯片測2、通過新型材料在存儲產品中的創新應用，解決存儲散熱、數據安全、工藝可UFS、SD&SSD等存儲產品核心標準專利儲備，消除了產品出海核心專利壁壘問題。4、積極參與共建ITM專利池，聯合協會伙伴推動NM2.0資料來源：公司官網，華西證券研究所開發、先進封裝、測試設備研發與算法開發、品牌運營等，構筑了研發封測一體化的經營模式。公司存儲芯片產品廣泛應用于移動智能終端、PC、行業終端、數據中心、智能汽車、移動存儲等信息技術領域，主u持續加大存儲器核心領域研發投入，打造全國一流半導體廠體存儲器率先進入頂級品牌供應鏈的企業。在封裝測試領域，佰維多層疊Die、超薄Die、多芯片異構集成等先進工藝等核心封裝測試指標均達到業內一流、國際領先的水平。研發為基礎，結合主控芯片固件方案及量產工具開發、存儲模組測試等形成完善的存儲模組應用方案，高效實現對NANDFlash存儲顆方案，已實現小批量試產出貨，為客戶提供6.5寸至21.5寸的小、中、大多尺寸顯示屏后裝車機領域和中大屏商顯領域等市場。德明利主要存儲產品一覽德明利UDStore亮相CFMS峰會，共話存儲解決方案產品種類細分種類型號特性示意圖移動存儲器USBUSBMODULE高可用度的Flash資源，滿足消費級標準、滿足高可靠性與耐用性要求。支持USB2.0/3.0，2GB-256GBUSBDrive持有USB3.2Gen1性能，容量：16/32/64/128GB，接口：USB-C，Type-C存儲卡SDSD2.0/3.0，容量：2GB-1TBMICROSD兼容SD5.1，支持UHS-I總線模式，容量：8GB-128GB固態驅動器SSD2.5英寸SATA符合SATARevision3.1標準。規格參數：2.5英寸。容量：960GB，1TBHalfSlimSATA符合SATARevision3.1標準。規格參數：HalfSlim。容量：120GB，128GBM.2SATA2242符合SATARevision3.1標準。規格參數：M.2。容量：120GB，128GBM.2SATA2280符合SATARevision3.1標準。規格參數：M.2。容量：120GB，128GBM.2Pcle2280符合PcleGen3，NVME1.3標準。規格參數：M.22280。容量：120GB，128GBmSATA符合SATARevision3.1標準。規格參數：Msata。容量：120GB，128GB過20多年的發展，公司在高端計算、存儲、安全、數據中心等領域擁有了深厚的技術積淀和領先的市場份額，在全國各省、自治區和直轄市均設立分支機構，擁有國際領先的5大智能制造生產基地和7大研發中心。公司未來會繼續致力于核心技術的研發，推動產業進u公司具備完善的存儲產品體系，持續聚焦核心技術自研：中科曙光存儲產品包括分布式統一存儲、多完善的產品體系能夠輕松應對數據量快速增長和業務系統轉型升級帶來的挑戰。公司堅持全自研路線與核心技術突破，不斷將創新技術應用于產品開發。且針對不用的客戶開發定制化解決方案，成功覆提升芯片性能等方面從未停止努力，中科曙光發布的業界首款液冷存儲——曙光ParaStor液冷存儲系深度結合，顯著降低內存、HDD存儲關鍵部件的工作溫度，大幅降低散熱功中科曙光存儲產品分類資料來源：公司官網，華西證券研究所u旗下藍光存儲產品與“數據湖”優勢顯著:藍光存儲架構體系光盤技術，于2016年實現300G研發超級存儲引擎對接，可實現存算分離；2、高兼容性，遵循DAMA3.0\DCMM標準，與華為等主流大數據平臺適配兼容；3、高獨公司藍光存儲產品架構