Pascari aiDAPTIV™ 缓存内存是 aiDAPTIV 内存架构中的闪存存储层。
它与 aiDAPTIV 中间件协同工作，在 GPU 内存、统一内存或系统内存受限时，保留有价值的 AI 状态。根据具体工作负载和运行环境的不同，这些状态可能包括 KV 缓存、不太活跃的 MoE 专家、模型数据以及训练状态。
这并不是普通的溢出存储。aiDAPTIV 缓存内存仍然是 AI 工作流的一部分：它将有用的状态保留在容量更大的存储层中，而不是马上丢弃它们或之后再重新生成。
对于 aiDAPTIV 缓存内存，重要的不只是容量。
SSD 控制器和固件会影响SSD如何处理持续写入、延迟波动、磨损管理、数据放置、恢复行为以及不同工作负载之间的资源竞争。当 SSD 被用作 AI 内存层，而不是被动存储时，这些特性就变得非常重要。
Phison 将控制器、固件、NAND 配置以及 aiDAPTIV 中间件栈作为整体解决方案的一部分进行开发。这使整体系统能更好地协调 SSD 的运行行为，使其匹配 AI 缓存工作负载对于持续数据移动和耐久性的需求。
目标不是让闪存表现得像 GPU 内存，而是提供一个耐用、可预测的较低层级，用于在高速内存受限时保留有价值的 AI 状态。
AI 内存中的数据流与普通文件存储存在差异。
通用 SSD 通常针对操作系统、应用、用户文件以及低频存储读写进行容量规划和优化。
而 AI 缓存层可能会随着工作负载在内存层级中流转，反复执行数据保留、更新、淘汰、恢复和覆盖操作。
其中的数据可能包括长上下文 KV Cache、RAG 检索结果、不活跃的 MoE 专家、模型层数据、激活值以及其他训练状态。
因此，耐久性并不是一个次要指标，而是整个架构的一部分。
aiDAPTIV 缓存内存采用高耐久闪存、专门设计的 SSD 架构以及先进 NAND 纠错技术，旨在支持持续的 AI 缓存活动。不同型号产品的耐久性和保修条款有所不同。
aiDAPTIV 缓存内存的两种部署模式：
aiDAPTIV 缓存内存专用 SSD
aiDAPTIV 缓存内存专用 SSD 可为 AI 工作负载提供独立的存储空间。
该配置适用于具备额外 M.2、U.2、E1.S 或 E3.S 插槽的系统，它能将 AI 缓存活动与操作系统、应用程序文件和用户数据隔离开。
aiDAPTIV 缓存内存专用 SSD 适用于需要保留更大工作集的场景，包括长上下文推理、重复使用的 RAG 或代码上下文、大型 MoE 专家池，以及受内存限制的微调任务。
产品系列 | 接口 | 形态规格 | 规划产品容量 |
|---|---|---|---|
AI100E | PCIe 4.0 | M.2 2280, U.2, E1.S | 320 GB 至 2 TB |
AI200E | PCIe 5.0 | U.2, E3.S | 2 TB 至 8 TB |
AI250E | PCIe 5.0 | M.2 2280 | 2 TB |
AI20E | PCIe 5.0 | M.2 2280 | 320 GB and 1 TB |
产品系列
AI100E
接口
PCIe 4.0
形态规格
M.2 2280, U.2, E1.S
规划产品容量
320 GB 至 2 TB
产品系列
AI200E
接口
PCIe 5.0
形态规格
U.2, E3.S
规划产品容量
2 TB 至 8 TB
产品系列
AI250E
接口
PCIe 5.0
形态规格
M.2 2280
规划产品容量
2 TB
产品系列
AI20E
接口
PCIe 5.0
形态规格
M.2 2280
规划产品容量
320 GB and 1 TB
同一块 SSD 中既保留原来的存储空间，又将其中一部分空间配置为 aiDAPTIV 缓存内存，这就是共存部署。
操作系统、应用以及用户文件使用 SSD 中的存储区域，而符合条件的 AI 状态保存于 aiDAPTIV 缓存内存。
这种配置适用于 AI PC、笔记本电脑、迷你 PC、紧凑型台式机，以及没有额外 SSD 插槽的系统。
产品系列 | 接口 | 形态规格 | 规划产品容量 |
|---|---|---|---|
AI20EH | PCIe 5.0 | M.2 2280 | 768 GB 存储 + 85 GB 缓存 1,638 GB 存储 + 128 GB 缓存 3,686 GB 存储 + 128 GB 缓存 |
产品系列
AI20EH
接口
PCIe 5.0
形态规格
M.2 2280
规划产品容量
768 GB storage + 85 GB cache
1.6 TB storage + 128 GB cache
3.3 TB storage + 256 GB cache
配置 | 适用场景 | 典型系统 |
|---|---|---|
aiDAPTIV 缓存内存专用 SSD | 系统具备额外 SSD 插槽，且 AI 工作负载需要较大缓存空间以留存数据，同时不希望与操作系统或用户存储行为争用资源 | 独立 GPU 台式机、工作站、边缘系统和服务器 |
缓存内存与存储共存的 SSD | SSD 插槽数量有限，且需要在同一 M.2 规格空间中兼顾传统存储和 aiDAPTIV 缓存内存 | 笔记本电脑、迷你 PC、紧凑型台式机，以及存储扩展能力有限的集成内存或统一内存系统 |
配置
aiDAPTIV 缓存内存专用 SSD
适用场景
系统具备额外 SSD 插槽，且 AI 工作负载需要较大缓存空间以留存数据，同时不希望与操作系统或用户存储行为争用资源
典型系统
独立 GPU 台式机、工作站、边缘系统和服务器
配置
缓存内存与存储共存的 SSD
适用场景
SSD 插槽数量有限，且需要在同一 M.2 规格空间中兼顾传统存储和 aiDAPTIV 缓存内存
典型系统
笔记本电脑、迷你 PC、紧凑型台式机，以及存储扩展能力有限的集成内存或统一内存系统
最终选择取决于目标平台、可用 SSD 插槽、运行时兼容性、模型和上下文需求，以及工作负载所需的缓存内存规模。
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