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                                        漫談QLC其一:QLC定義及應用

                                        發布時間:2023-11-28 責任編輯:lina

                                        【導讀】目前,閃存增容的主要方式有兩種,其一是結構上,由2D NAND到3D NAND,從平面到立體,實現閃存容量的提升,并隨著堆疊層數的增加優化成本,繼而適應市場需求;其二是邏輯上,提升存儲單元存儲的位數,即由僅能存儲1位數據的SLC,到存儲2位數據的MLC,直到如今能存儲4位數據的QLC,通過這種方式,提升閃存存儲容量優化成本。


                                        閃存作為固態硬盤的存儲介質,正朝著高密度低比特成本的方向不斷探索和發展,滿足存儲市場對“高容量低成本”產品的需求。


                                        目前,閃存增容的主要方式有兩種,其一是結構上,由2D NAND到3D NAND,從平面到立體,實現閃存容量的提升,并隨著堆疊層數的增加優化成本,繼而適應市場需求;其二是邏輯上,提升存儲單元存儲的位數,即由僅能存儲1位數據的SLC,到存儲2位數據的MLC,直到如今能存儲4位數據的QLC,通過這種方式,提升閃存存儲容量優化成本。


                                        本篇推文,將以QLC為關鍵詞,漫談QLC的定義、優勢及應用。


                                        QLC閃存定義及優勢


                                        QLC全稱為Quad-Level Cell,即四層式存儲單元,指的是每個存儲單元能夠存儲4位數據,也就是4bits/cell。鑒于QLC閃存的設計,具有如下幾大突出優勢:


                                        更大容量,QLC相較于目前主流的TLC閃存顆粒,理論上QLC存儲密度提升了33%,在PCB趨小的當下,單顆閃存容量的提升,能夠顯著提升SSD整體的存儲容量,滿足終端客戶對于小尺寸大容量存儲器的需求。

                                        更低成本,在同一片晶圓切割相同數量的閃存顆粒情況下,QLC閃存的存儲容量高于TLC閃存存儲容量33%左右,對比下來,QLC單位存儲容量的成本也就低于TLC閃存,具有更低成本的優勢。

                                        尚佳的讀取性能,鑒于QLC單位存儲單元存儲4bits的設計,并由此帶來的復雜的寫入機制,QLC閃存在寫入性能上有著先天不足的劣勢,但在讀取性能上,表現尚佳,能夠滿足當下眾多讀取密集型需求。

                                        更低TCO,以QLC閃存為存儲介質的SSD,具有更低的TCO。以常見的服務器和數據中心為例,目前主流的服務器和數據中心大都部署HDD,進行數據存儲。而相較于傳統的HDD,QLC SSD的TCO更低。


                                        具體來看,TCO是一個綜合成本的考量,包括存儲密度、可靠性及功耗等都將影響整體的TCO。


                                        存儲密度上,QLC SSD尺寸更小,在服務器機架面積不變的情況下,能夠部署更多QLC SSD,其存儲密度和總容量更高,TCO對比下來也就更低;

                                        可靠性上,HDD傳統的機械結構設計,在長久高負載壓力下,年化故障率(AFR)高,容易發生故障導致宕機,拉高整體TCO。而QLC SSD可靠性相較于HDD往往更高,能不間斷穩定工作;

                                        功耗上,QLC發熱量低,服務器機房需要付出的冷卻成本相應降低,整體系統PUE也隨之降低,繼而降低整體TCO。因此,整體上QLC SSD在TCO上有著相當優勢。


                                        QLC閃存應用場景


                                        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閃存為存儲介質的SSD開始應用于以下幾大典型應用場景:


                                        以ChatGPT為代表的智能AI大模型,隨著大模型走向多模態,從GPT3以后,篩選的數據集呈指數倍增,這些數據都需要海量大容量固態硬盤進行本地冷數據存儲,同時鑒于大模型的規模不斷增長,功耗、TCO成本等都需要考量,由此QLC SSD十分契合智能AI大模型對存儲器的多重需求。


                                        如今流行的視頻點播、短視頻應用等也是QLC SSD大規模部署的典型應用,這些場景的突出特征便是海量數據的冷存儲,寫入數量遠小于讀取數量,幾乎95%以上的存儲命令都是順序讀??;同時由于部署的存儲器量級較大,運營部門對數據存儲的容量、功耗及成本等十分關注,而QLC SSD具備的讀取密集特性、大容量和低成本等特性,成為了該類應用的不二存儲選擇。


                                        此外,還有諸如大數據、云存儲、人機交互HCI等大量以讀取密集型為核心的新場景新應用,也都開始部署和應用QLC SSD,充分挖掘和利用QLC閃存特性,以實現業務的高效、經濟、穩定運轉。

                                        (本文轉載自:長江存儲系統解決方案微信公眾號)


                                        免責聲明:本文為轉載文章,轉載此文目的在于傳遞更多信息,版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題,請聯系小編進行處理。


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