Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

IT NEWS

ใหม่! เทคโนโลยี High Bandwidth Drives และ Dual Pivot จาก WD เขย่าวงการฮาร์ดดิสก์ยุค AI ความจุทะลุ 100TB ในปี 2029

wd hbd tech 2026 1

WD นำเทคโนโลยีใหม่ High Bandwidth Drives (HBD) มาโชว์ในงาน Innovation Day 2026 เพื่อตอบโจทย์ความต้องการด้านข้อมูลจำนวนมหาศาลจากงานด้าน AI ด้วยการเพิ่มแบนด์วิดธ์ในการอ่าน-เขียนข้อมูลสูงสุด 2 เท่า (และขยายได้ถึง 8 เท่าในอนาคต) ผ่านการใช้หัวอ่าน-เขียนหลายตัวพร้อมกันบนผิวแผ่นดิสก์หลายแผ่น แต่ไม่เพิ่มการใช้พลังงาน ด้วยเทคโนโลยีนี้จะช่วยให้ฮาร์ดดิสก์นั้นมีช่องทางในการจัดเก็บข้อมูลที่กว้างขึ้น เพื่อข้ามพ้นข้อจำกัดเดิมๆ เหมาะสำหรับงานไฮเปอร์สเกลที่ต้องใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบันและอนาคต


เทคโนโลยี Dual Pivot คืออะไร

High Bandwidth Drives

Dual Pivot ใช้แอคชูเอเตอร์ตัวที่สองแยกต่างหากบนเพลตใหม่ ภายใน HDD ขนาด 3.5 นิ้ว เพิ่ม sequential I/O อีก 2 เท่า โดยลดระยะห่างระหว่างแผ่นดิสก์เพื่อใส่แผ่นได้มากขึ้น สูงสุด 11 แผ่น ต่างจากดีไซน์ Dual actuator แบบเก่าที่ลดความจุและต้องปรับซอฟต์แวร์ใหม่ โดยที่ Dual Pivot รองรับโครงสร้างระบบเดิม ทำให้ติดตั้งง่ายกว่า เมื่อรวมกัน HBD กับ Dual Pivot เพิ่ม sequential I/O สูงสุด 4 เท่า รองรับ HDD ความจุ 100TB โดยยังคงรักษา I/O ต่อ TB ไว้เท่าเดิม ลดการพึ่งพา SSD ในช่วงที่ราคาสูงลิบ ปัจจุบันเทคโนโลยี Dual Pivot ยังอยู่ในขั้นตอนการทดสอบ ซึ่งคาดว่าจะวางจำหน่ายได้ในปี 2028

Advertisement

ปัจจุบัน Western Digital (WD) เสริมความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยี ePMR และ HAMR ด้วยการประกาศ HDD ePMR UltraSMR ความจุมากที่สุดในโลก 40TB กำลังอยู่ในขั้นตอนการรับรองกับลูกค้าใหญ่ระดับ hyperscale สองค่าย และวางแผนผลิตในปริมาณที่มากขึ้น ในครึ่งหลังของปี 2026 นี้ ในขณะที่ HDD HAMR ซึ่งก็อยู่ในช่วงการรับรองจากทางลูกค้าก็เช่นกัน และคาดว่าจะเพิ่มกำลังการผลิตมากขึ้นในปี 2027 นี้ และด้วย API ใหม่ยังช่วยองค์กรขนาดกลางจัดการข้อมูลเกิน 200PB ขึ้นไปได้ ดังนั้น High Bandwidth Drives (HBD) จึงเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่เข้ามายกระดับ HDD ให้มีแบนด์วิดธ์สูงขึ้น ถ้าเทียบกับ HDD รุ่นก่อนหน้า จากตัวอย่างเพลตเก็บข้อมูลแผ่นละ 4TB เมื่อใช้เทคโนโลยีซ้อนกัน 10 แผ่นก็จะได้มากถึง 44TB ต่อไดร์เลยทีเดียว

ความแตกต่างหลักด้านประสิทธิภาพ

High Bandwidth Drives

ถ้าจะว่ากันที่ HBD นี้ จะเป็นการเพิ่ม sequential read/write throughput ได้สูงถึง 2 เท่า รวมถึงจุดสำคัญอย่าง random read/write ก็ยังเพิ่มขึ้น 1.7 เท่า โดยใช้รูปแบบของ Triple-stage actuator ที่สามารถอ่าน/เขียนหลายแทร็กได้พร้อมๆ กัน ในขณะที่ HDD รุ่นก่อนๆ นั้นจะใช้ single-head per disk surface ทำให้แบนด์วิดธ์ถูกจำกัดอยู่ที่ ~250-300 MB/s. เท่านั้น ดังนั้นแล้ว HBD จะสามารถรักษา TCO ต่ำเท่าเดิมได้ แต่เพิ่ม Scale ตามความหนาแน่นข้อมูลได้มากกว่า เหมาะกับงาน AI workload เป็นอย่างยิ่ง

ดังนั้น HBD ช่วยให้ HDD แข่งขันกับ SSD ได้ในแง่แบนด์วิทธิ์สำหรับ hyperscale storage โดยที่ไม่ต้องเปลี่ยนสถาปัตยกรรมของระบบ ต่างจากรุ่นก่อนที่ latency สูงและ I/O density ต่ำเมื่อข้อมูลเพิ่ม ผู้ใช้ในระดับองค์กรจะได้ประโยชน์จากค่าใช้จ่ายต่อความจุที่น้อยลง แต่ได้ประสิทธิภาพเรียกว่าใกล้เคียง SSD เลยทีเดียว

High Bandwidth Drives

เปรียบเทียบสเปกสำคัญ

คุณสมบัติHigh Bandwidth Drive (HBD)HDD รุ่นก่อน (เช่น Ultrastar HC670)
Sequential Throughput500+ MB/s (2x เพิ่ม) ~250 MB/s ​
Random I/O1.7x สูงกว่าเดิม ​มาตรฐาน baseline
ActuatorsTriple-stage (multi-track access) ​Single-stage ​
Power Efficiencyเท่าเดิมต่อ TB ​สูงกว่าเมื่อ scale ความจุ
ความจุรองรับ100TB+ ในอนาคต สูงสุด ~30TB ปัจจุบัน ​

เทคโนโลยีมีประโยชน์อย่างไรต่อผู้ใช้

High Bandwidth Drives

High Bandwidth Drives จาก WD เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนเก็บข้อมูล AI โดย HDD แข่ง Bandwidth กับ SSD (เช่น 500+ MB/s จาก HBD) เพียงแต่ค่า latency อาจจะยังด้อยกว่าอยู่บ้าง ด้วยข้อจำกัดของเทคโนโลยี แต่ได้ความจุและความเสถียรที่มากขึ้น ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับระบบ Cloud และ Enterprise ที่ต้องการความจุสูง ประสิทธิภาพดี โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบ ใครที่สนใจในเรื่องของโครงสร้างก็สามารถติดตามการอัปเดตจาก WD ในการวางแผนอัปเกรดระบบจัดเก็บข้อมูลในอนาคต

source: videocardz

Click to comment
Advertisement

บทความน่าสนใจ

PR-News

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย — ASUS (เอซุส) ผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลก นำเสนอ ASUS Agent Computer ภายใต้แนวคิด “Powering Every AI Choice” ระบบนิเวศด้านฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ครอบคลุมตั้งแต่โน้ตบุ๊ก NUC และมินิพีซี เดสก์ท็อปพีซีที่ปรับแต่งได้ ไปจนถึงเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพและ AI...

PR-News

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง Advertisement แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์  สมองของเราทำหน้าที่คิด วิเคราะห์หาเหตุผล และตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยให้เรารับรู้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กล้ามเนื้อและข้อต่อทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนไหวทางกายภาพอย่างแม่นยำ  ระบบ Physical AI ก็ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน การคิดวิเคราะห์และการรับรู้ที่ซับซ้อนต้องอาศัยหน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต้องใช้การประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low-latency) ณ จุดที่ต้องทำการตัดสินใจ และการเคลื่อนไหวที่แม่นยำก็ต้องการระบบควบคุมที่ถูกต้องและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ...

How to

ในภาวะวิกฤตหน่วยความจำแพง ก็มีผลโดยตรงกับ SSD ที่เป็น Storage ด้วยเช่นกัน เพราะทำให้ราคาสูงขึ้นอย่างมาก การตั้งค่า SSD อย่างเหมาะสม จะเป็นอีกทางหนึ่งที่ช่วยดูแล ถนอม SSD ให้อยู่กับเราไปนานๆ เพราะถ้ามาเสียในเวลานี้ นอกจากจะเสียเงินไม่น้อยแล้ว โอกาสเสียข้อมูลไปด้วย ก็มีมาก โดยพื้นฐานชิปความจำ NAND Flash นั้นมีโควตาจำนวนรอบการเขียนข้อมูลที่จำกัดอย่างชัดเจน หากปล่อยให้ระบบปฏิบัติตัวแบบเดิมๆ โดยไม่มีการปรับแต่งอย่างถูกต้อง...

PR-News

กรุงเทพฯ, 28 กันยายน 2569 – ไมโครซอฟท์ ยกระดับ Microsoft Copilot รองรับโลกการทำงานที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยเพิ่มศักยภาพให้ทุกคนและทุกองค์กรบรรลุเป้าหมายได้มากยิ่งขึ้น โดย Copilot โฉมใหม่เชื่อมโยงเครื่องมือที่ผู้คนคุ้นเคย เข้ากับขีดความสามารถ AI ยุคใหม่สำหรับการสร้าง ปรับแต่ง และขยายการใช้งาน AI ในทุกมิติของการทำงาน ปัจจุบันแอป Copilot มาพร้อม...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    Always Active

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

บันทึก