【導(dǎo)讀】目前,閃存增容的主要方式有兩種,其一是結(jié)構(gòu)上,由2D NAND到3D NAND,從平面到立體,實(shí)現(xiàn)閃存容量的提升,并隨著堆疊層數(shù)的增加優(yōu)化成本,繼而適應(yīng)市場(chǎng)需求;其二是邏輯上,提升存儲(chǔ)單元存儲(chǔ)的位數(shù),即由僅能存儲(chǔ)1位數(shù)據(jù)的SLC,到存儲(chǔ)2位數(shù)據(jù)的MLC,直到如今能存儲(chǔ)4位數(shù)據(jù)的QLC,通過這種方式,提升閃存存儲(chǔ)容量優(yōu)化成本。
閃存作為固態(tài)硬盤的存儲(chǔ)介質(zhì),正朝著高密度低比特成本的方向不斷探索和發(fā)展,滿足存儲(chǔ)市場(chǎng)對(duì)“高容量低成本”產(chǎn)品的需求。
目前,閃存增容的主要方式有兩種,其一是結(jié)構(gòu)上,由2D NAND到3D NAND,從平面到立體,實(shí)現(xiàn)閃存容量的提升,并隨著堆疊層數(shù)的增加優(yōu)化成本,繼而適應(yīng)市場(chǎng)需求;其二是邏輯上,提升存儲(chǔ)單元存儲(chǔ)的位數(shù),即由僅能存儲(chǔ)1位數(shù)據(jù)的SLC,到存儲(chǔ)2位數(shù)據(jù)的MLC,直到如今能存儲(chǔ)4位數(shù)據(jù)的QLC,通過這種方式,提升閃存存儲(chǔ)容量優(yōu)化成本。
本篇推文,將以QLC為關(guān)鍵詞,漫談QLC的定義、優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用。
QLC閃存定義及優(yōu)勢(shì)
QLC全稱為Quad-Level Cell,即四層式存儲(chǔ)單元,指的是每個(gè)存儲(chǔ)單元能夠存儲(chǔ)4位數(shù)據(jù),也就是4bits/cell。鑒于QLC閃存的設(shè)計(jì),具有如下幾大突出優(yōu)勢(shì):
更大容量,QLC相較于目前主流的TLC閃存顆粒,理論上QLC存儲(chǔ)密度提升了33%,在PCB趨小的當(dāng)下,單顆閃存容量的提升,能夠顯著提升SSD整體的存儲(chǔ)容量,滿足終端客戶對(duì)于小尺寸大容量存儲(chǔ)器的需求。
更低成本,在同一片晶圓切割相同數(shù)量的閃存顆粒情況下,QLC閃存的存儲(chǔ)容量高于TLC閃存存儲(chǔ)容量33%左右,對(duì)比下來,QLC單位存儲(chǔ)容量的成本也就低于TLC閃存,具有更低成本的優(yōu)勢(shì)。
尚佳的讀取性能,鑒于QLC單位存儲(chǔ)單元存儲(chǔ)4bits的設(shè)計(jì),并由此帶來的復(fù)雜的寫入機(jī)制,QLC閃存在寫入性能上有著先天不足的劣勢(shì),但在讀取性能上,表現(xiàn)尚佳,能夠滿足當(dāng)下眾多讀取密集型需求。
更低TCO,以QLC閃存為存儲(chǔ)介質(zhì)的SSD,具有更低的TCO。以常見的服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心為例,目前主流的服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心大都部署HDD,進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。而相較于傳統(tǒng)的HDD,QLC SSD的TCO更低。
具體來看,TCO是一個(gè)綜合成本的考量,包括存儲(chǔ)密度、可靠性及功耗等都將影響整體的TCO。
存儲(chǔ)密度上,QLC SSD尺寸更小,在服務(wù)器機(jī)架面積不變的情況下,能夠部署更多QLC SSD,其存儲(chǔ)密度和總?cè)萘扛?,TCO對(duì)比下來也就更低;
可靠性上,HDD傳統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),在長久高負(fù)載壓力下,年化故障率(AFR)高,容易發(fā)生故障導(dǎo)致宕機(jī),拉高整體TCO。而QLC SSD可靠性相較于HDD往往更高,能不間斷穩(wěn)定工作;
功耗上,QLC發(fā)熱量低,服務(wù)器機(jī)房需要付出的冷卻成本相應(yīng)降低,整體系統(tǒng)PUE也隨之降低,繼而降低整體TCO。因此,整體上QLC SSD在TCO上有著相當(dāng)優(yōu)勢(shì)。
QLC閃存應(yīng)用場(chǎng)景
得益于QLC具備的大容量、低成本、讀取性能尚佳和低TCO等特性,以QLC閃存為存儲(chǔ)介質(zhì)的SSD開始應(yīng)用于以下幾大典型應(yīng)用場(chǎng)景:
以ChatGPT為代表的智能AI大模型,隨著大模型走向多模態(tài),從GPT3以后,篩選的數(shù)據(jù)集呈指數(shù)倍增,這些數(shù)據(jù)都需要海量大容量固態(tài)硬盤進(jìn)行本地冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ),同時(shí)鑒于大模型的規(guī)模不斷增長,功耗、TCO成本等都需要考量,由此QLC SSD十分契合智能AI大模型對(duì)存儲(chǔ)器的多重需求。
如今流行的視頻點(diǎn)播、短視頻應(yīng)用等也是QLC SSD大規(guī)模部署的典型應(yīng)用,這些場(chǎng)景的突出特征便是海量數(shù)據(jù)的冷存儲(chǔ),寫入數(shù)量遠(yuǎn)小于讀取數(shù)量,幾乎95%以上的存儲(chǔ)命令都是順序讀??;同時(shí)由于部署的存儲(chǔ)器量級(jí)較大,運(yùn)營部門對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的容量、功耗及成本等十分關(guān)注,而QLC SSD具備的讀取密集特性、大容量和低成本等特性,成為了該類應(yīng)用的不二存儲(chǔ)選擇。
此外,還有諸如大數(shù)據(jù)、云存儲(chǔ)、人機(jī)交互HCI等大量以讀取密集型為核心的新場(chǎng)景新應(yīng)用,也都開始部署和應(yīng)用QLC SSD,充分挖掘和利用QLC閃存特性,以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的高效、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。
(本文轉(zhuǎn)載自:長江存儲(chǔ)系統(tǒng)解決方案微信公眾號(hào))
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