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漫談QLC其一:QLC定義及應用

jf_pJlTbmA9 ? 來源:長江存儲系統(tǒng)解決方案 ? 作者: 長江存儲系統(tǒng)解決 ? 2023-11-23 09:04 ? 次閱讀

閃存作為固態(tài)硬盤的存儲介質(zhì),正朝著高密度低比特成本的方向不斷探索和發(fā)展,滿足存儲市場對“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,其一是結構上,由2D NAND到3D NAND,從平面到立體,實現(xiàn)閃存容量的提升,并隨著堆疊層數(shù)的增加優(yōu)化成本,繼而適應市場需求;其二是邏輯上,提升存儲單元存儲的位數(shù),即由僅能存儲1位數(shù)據(jù)的SLC,到存儲2位數(shù)據(jù)的MLC,直到如今能存儲4位數(shù)據(jù)的QLC,通過這種方式,提升閃存存儲容量優(yōu)化成本。

本篇推文,將以QLC為關鍵詞,漫談QLC的定義、優(yōu)勢及應用。

QLC閃存定義及優(yōu)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(shù)據(jù),也就是4bits/cell。鑒于QLC閃存的設計,具有如下幾大突出優(yōu)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(shù)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(yōu)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(xiàn)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(zhì)的SSD,具有更低的TCO。以常見的服務器和數(shù)據(jù)中心為例,目前主流的服務器和數(shù)據(jù)中心大都部署HDD,進行數(shù)據(jù)存儲。而相較于傳統(tǒng)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(tǒng)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(fā)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(wěn)定工作;

功耗上,QLC發(fā)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(tǒng)PUE也隨之降低,繼而降低整體TCO。因此,整體上QLC SSD在TCO上有著相當優(yōu)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(zhì)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(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)硬盤進行本地冷數(shù)據(jù)存儲,同時鑒于大模型的規(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(guī)模部署的典型應用,這些場景的突出特征便是海量數(shù)據(jù)的冷存儲,寫入數(shù)量遠小于讀取數(shù)量,幾乎95%以上的存儲命令都是順序讀?。煌瑫r由于部署的存儲器量級較大,運營部門對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、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(xiàn)業(yè)務的高效、經(jīng)濟、穩(wěn)定運轉(zhuǎn)。

本文轉(zhuǎn)載自:長江存儲系統(tǒng)解決方案微信公眾號

審核編輯 黃宇

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