十年磨一剑,得瑞领新领跑 AI 时代的SSD
2026-04-14
17:36:02
来源: 互联网
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正如大家所看到,继GPU之后,存储已经成为全球关注的焦点。但纵观市面上的讨论,大多数人关注的只是“存储涨价了”、“存储缺货了”这样的论题。其实在这波AI热潮背后,是存储技术的加速演进。
例如,在过去,在PCIe 5 SSD推进上,有些企业会相对谨慎;在QLC闪存颗粒选择上,有些企业会相对保守;于中国从业者而言,还有一个点,那就是对于“国产化”的拥抱,应该去到怎样的程度。
在日前举办的CFMS | MemoryS 2026上观察了一圈之后,笔者认为得瑞领新是其中当之无愧的先驱。

十年深耕“自主可控”
据北京得瑞领新科技有限公司(简称DERA)官网介绍,公司成立于2015年,是一家专注于计算架构底层的半导体存储核心技术的企业,更是中国企业级SSD研发和创新的先行者。
之所以选择SSD主控为切入点,按照得瑞领新高级客户经理孙博兴在CFMS | MemoryS 2026同期的交流中所说,这主要是因为控制器是SSD的心脏,相当于服务器里的CPU。从后续的发展中,得瑞领新也在一步步实现成立之初订立的目标。
据介绍,得瑞领新在过去十年间相继推出了TAI、MENG和EMEI 三代领先主控,且均一次流片成功,这种领先的技术能力和迭代频率确保公司在每一代产品推出时,性能都能达到当时的顶流水平。在此期间,得瑞领新也加强了公司自身技术底座的打磨。例如从2015年就开始自研LDPC纠错引擎,这让公司在后续打造行业领先产品上有了更多的资本。
孙博兴总结说:“得瑞领新是国内极少数拥有自研主控芯片(SoC)、自研固件算法以及完整知识产权的企业,保证代码级可控;并且我们的全链路国产化能力,确保了客户业务不断供、不受制于人。”
正是得益于这样的投入,让得瑞领新能够推出备受好评的产品。
“采用国产先进主控芯片+长江存储X4颗粒,结合得瑞多年积累的固件及模组经验,我们将PCIe 5.0的带宽性能挖掘到了物理极限,对于客户而言,我们提供的不仅是快,更是极优的延时表现。”得瑞领新举例说。他们进一步指出,在千卡、万卡集群训练中,任何一次存储延时抖动都会带来巨大的算力浪费,而得瑞通过向客户提供具有稳定高带宽、低延迟的SSD产品,帮助客户消除了因存储瓶颈导致的算力空转成本,实现了真正的“降本增效”。
对于集群训练而言,SSD产品性能优异固然重要,但SSD的长期稳定性更是重中之重。因此,得瑞领新在产品研发测试阶段,公司投入千片量级的产品,累计上万小时的测试时长进行打磨,以此保障产品的高可靠性。
基于这些积累,得瑞领新可以在面临技术快速变革的挑战时,做到游刃有余。
向AI服务器进军
谈到存储市场,AI Server的重要性不言而喻。和传统存储只是?扮演数据仓库的角色不一样,AI时代的存储对于可靠性、延迟和带宽有了更高的要求。凭借公司的多年深耕,得瑞领新得以在这些市场继续征战。
在本次CFMS | MemoryS 2026峰会上,得瑞领新重点展示了PCIe 5.0企业级旗舰产品D8436/D8456系列。该产品在技术架构上实现了重大突破,不仅率先兼容DDR5内存技术,更在容量上达到了15.36TB的行业领先水平,可充分满足AI训练、分布式数据库、高性能计算等场景对大容量、低时延、高并发的极致需求,为企业核心业务提供稳定、高效的存储支撑。
值得一提的是,现在随着AI往推理端下沉,token经济成为全球的关注点,这就让其中发挥重要作用的SSD被重视程度与日俱增。在这种背景下,如何打造更具性价比的闪存就成为行业努力的方向,从TLC往QLC迁移则成为了共同选择,背后主要原因是对其“海量存储”与“高效读取”极致平衡的看好。
众所周知,AI训练和推理涉及PB级的数据吞吐,QLC凭借比TLC高出约33%的存储密度,让数据中心能在有限的空间和预算内,以接近机械硬盘的成本构建全闪存阵列,彻底解决了海量数据“存不下”和“存得贵”的难题。
更重要的是,QLC的性能特性与AI负载“读多写少”的逻辑完美契合。在模型加载、推理以及KV Cache调用等关键环节,QLC的读取速度足以确保GPU算力不被I/O瓶颈拖累;而其擦写寿命较短的固有劣势,在数据一旦写入便被反复调用的AI场景中被有效规避。这种以高性价比提供万倍于HDD响应速度的方案,使其成为了当前AI基础设施的首选。
据介绍,得瑞很早就开始布局QLC颗粒适配。
在峰会上,得瑞领新也前瞻性地推出了针对大容量存储需求优化的QLC SSD D8433系列。该系列产品充分发挥QLC NAND的密度优势,结合得瑞领先的固件算法与纠错技术,在保证企业级可靠性的前提下,提供了极具性价比的存储容量,旨在解决AI模型训练、海量数据湖以及内容分发网络中对于TB级存储空间的迫切需求。
除了在硬件上技术投入,软件和生态也是得瑞领新关注的一个主要方向。
正如他们在与半导体行业观察的交流中所说,早些年存储厂商谈到生态建设,大多聚焦于服务器硬件。但现在,硬件适配已趋于成熟,有见及此,得瑞领新将目标转向了打通数据中心上下游产业链厂商,寻求与操作系统、数据库、独立云服务厂商进行深度适配,为终端用户打造安心,好用的存储产品。
“我们正从‘硬件兼容’向‘全栈协同’升级。除了与传统的服务器硬件厂商适配外,公司还着重推进与操作系统、数据库乃至私有云厂商的互认证。”得瑞领新强调。
写在最后
站在存储技术变革的新风口,得瑞领新凭借十年磨一剑的“自主可控”底气,已从底层芯片研发跨越到全栈生态构建。面对AI浪潮对大容量、低延迟存储的极致渴求,公司不仅通过 PCIe 5.0和QLC技术的深度应用打破了高端存储的海外垄断,更以“全栈协同”的战略眼光,打通了从硬件兼容到系统深度优化的全产业链条。
正如得瑞领新所展现的蓝图,未来的存储将不再是冰冷的硬件堆砌,而是算力生态中灵动且坚实的基座。未来,公司会持续深耕PCIe 6.0/7.0等前沿技术,以先行者的姿态,助力中国企业在智能化转型的长跑中,释放数据的无限潜能。
例如,在过去,在PCIe 5 SSD推进上,有些企业会相对谨慎;在QLC闪存颗粒选择上,有些企业会相对保守;于中国从业者而言,还有一个点,那就是对于“国产化”的拥抱,应该去到怎样的程度。
在日前举办的CFMS | MemoryS 2026上观察了一圈之后,笔者认为得瑞领新是其中当之无愧的先驱。

十年深耕“自主可控”
据北京得瑞领新科技有限公司(简称DERA)官网介绍,公司成立于2015年,是一家专注于计算架构底层的半导体存储核心技术的企业,更是中国企业级SSD研发和创新的先行者。
之所以选择SSD主控为切入点,按照得瑞领新高级客户经理孙博兴在CFMS | MemoryS 2026同期的交流中所说,这主要是因为控制器是SSD的心脏,相当于服务器里的CPU。从后续的发展中,得瑞领新也在一步步实现成立之初订立的目标。
据介绍,得瑞领新在过去十年间相继推出了TAI、MENG和EMEI 三代领先主控,且均一次流片成功,这种领先的技术能力和迭代频率确保公司在每一代产品推出时,性能都能达到当时的顶流水平。在此期间,得瑞领新也加强了公司自身技术底座的打磨。例如从2015年就开始自研LDPC纠错引擎,这让公司在后续打造行业领先产品上有了更多的资本。
孙博兴总结说:“得瑞领新是国内极少数拥有自研主控芯片(SoC)、自研固件算法以及完整知识产权的企业,保证代码级可控;并且我们的全链路国产化能力,确保了客户业务不断供、不受制于人。”
正是得益于这样的投入,让得瑞领新能够推出备受好评的产品。
“采用国产先进主控芯片+长江存储X4颗粒,结合得瑞多年积累的固件及模组经验,我们将PCIe 5.0的带宽性能挖掘到了物理极限,对于客户而言,我们提供的不仅是快,更是极优的延时表现。”得瑞领新举例说。他们进一步指出,在千卡、万卡集群训练中,任何一次存储延时抖动都会带来巨大的算力浪费,而得瑞通过向客户提供具有稳定高带宽、低延迟的SSD产品,帮助客户消除了因存储瓶颈导致的算力空转成本,实现了真正的“降本增效”。
对于集群训练而言,SSD产品性能优异固然重要,但SSD的长期稳定性更是重中之重。因此,得瑞领新在产品研发测试阶段,公司投入千片量级的产品,累计上万小时的测试时长进行打磨,以此保障产品的高可靠性。
基于这些积累,得瑞领新可以在面临技术快速变革的挑战时,做到游刃有余。
向AI服务器进军
谈到存储市场,AI Server的重要性不言而喻。和传统存储只是?扮演数据仓库的角色不一样,AI时代的存储对于可靠性、延迟和带宽有了更高的要求。凭借公司的多年深耕,得瑞领新得以在这些市场继续征战。
在本次CFMS | MemoryS 2026峰会上,得瑞领新重点展示了PCIe 5.0企业级旗舰产品D8436/D8456系列。该产品在技术架构上实现了重大突破,不仅率先兼容DDR5内存技术,更在容量上达到了15.36TB的行业领先水平,可充分满足AI训练、分布式数据库、高性能计算等场景对大容量、低时延、高并发的极致需求,为企业核心业务提供稳定、高效的存储支撑。
值得一提的是,现在随着AI往推理端下沉,token经济成为全球的关注点,这就让其中发挥重要作用的SSD被重视程度与日俱增。在这种背景下,如何打造更具性价比的闪存就成为行业努力的方向,从TLC往QLC迁移则成为了共同选择,背后主要原因是对其“海量存储”与“高效读取”极致平衡的看好。
众所周知,AI训练和推理涉及PB级的数据吞吐,QLC凭借比TLC高出约33%的存储密度,让数据中心能在有限的空间和预算内,以接近机械硬盘的成本构建全闪存阵列,彻底解决了海量数据“存不下”和“存得贵”的难题。
更重要的是,QLC的性能特性与AI负载“读多写少”的逻辑完美契合。在模型加载、推理以及KV Cache调用等关键环节,QLC的读取速度足以确保GPU算力不被I/O瓶颈拖累;而其擦写寿命较短的固有劣势,在数据一旦写入便被反复调用的AI场景中被有效规避。这种以高性价比提供万倍于HDD响应速度的方案,使其成为了当前AI基础设施的首选。
据介绍,得瑞很早就开始布局QLC颗粒适配。
在峰会上,得瑞领新也前瞻性地推出了针对大容量存储需求优化的QLC SSD D8433系列。该系列产品充分发挥QLC NAND的密度优势,结合得瑞领先的固件算法与纠错技术,在保证企业级可靠性的前提下,提供了极具性价比的存储容量,旨在解决AI模型训练、海量数据湖以及内容分发网络中对于TB级存储空间的迫切需求。
除了在硬件上技术投入,软件和生态也是得瑞领新关注的一个主要方向。
正如他们在与半导体行业观察的交流中所说,早些年存储厂商谈到生态建设,大多聚焦于服务器硬件。但现在,硬件适配已趋于成熟,有见及此,得瑞领新将目标转向了打通数据中心上下游产业链厂商,寻求与操作系统、数据库、独立云服务厂商进行深度适配,为终端用户打造安心,好用的存储产品。
“我们正从‘硬件兼容’向‘全栈协同’升级。除了与传统的服务器硬件厂商适配外,公司还着重推进与操作系统、数据库乃至私有云厂商的互认证。”得瑞领新强调。
写在最后
站在存储技术变革的新风口,得瑞领新凭借十年磨一剑的“自主可控”底气,已从底层芯片研发跨越到全栈生态构建。面对AI浪潮对大容量、低延迟存储的极致渴求,公司不仅通过 PCIe 5.0和QLC技术的深度应用打破了高端存储的海外垄断,更以“全栈协同”的战略眼光,打通了从硬件兼容到系统深度优化的全产业链条。
正如得瑞领新所展现的蓝图,未来的存储将不再是冰冷的硬件堆砌,而是算力生态中灵动且坚实的基座。未来,公司会持续深耕PCIe 6.0/7.0等前沿技术,以先行者的姿态,助力中国企业在智能化转型的长跑中,释放数据的无限潜能。
责任编辑:SemiInsights
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