做国内学历公证的网站,国外平面设计师常看的网站,巨量引擎官网,wordpress 帐号共用四、SLC缓存对SSD的寿命是否有优化#xff1f;
当使用QLC或TLC NAND闪存并将其切换到SLC模式进行写入时#xff0c;会对闪存的寿命产生以下影响#xff1a; 短期寿命提升#xff1a; SLC模式下#xff0c;每个存储单元仅存储一个比特数据#xff0c;相对于QLC或TLC来说…四、SLC缓存对SSD的寿命是否有优化
当使用QLC或TLC NAND闪存并将其切换到SLC模式进行写入时会对闪存的寿命产生以下影响 短期寿命提升 SLC模式下每个存储单元仅存储一个比特数据相对于QLC或TLC来说每个单元的状态变化更少因此每次写入操作对单元的物理损伤较小。 由于SLC模式的单元只需要区分两种电荷状态其电压窗口更大信号质量更好这降低了误码率增强了数据的稳定性从而减少了需要进行纠错操作的次数进一步减轻了单元的负担。 结果是在SLC模式下进行写入时NAND闪存的擦写次数P/E cycles理论上会显著增加表现为短期的寿命提升。 长期总体寿命折损 尽管SLC模式下单个单元的寿命更长但需要注意的是SLC模式实际上是利用了一部分QLC或TLC闪存的空间来模拟SLC的行为。这意味着原本设计为存储多位数据的单元现在只能存储一位数据相当于牺牲了存储密度。 因此为了维持相同的总存储容量SSD控制器必须使用更多的物理单元来对应同样的逻辑容量这意味着在SLC模式下写入相同的数据量实际上会消耗更多物理单元的擦写次数。 例如如果一个QLC单元在SLC模式下只用作一个SLC单元那么为了达到同样的存储容量需要使用四倍数量的QLC单元。虽然单个单元的擦写次数增加了但由于使用的单元总数也相应增加长期来看整体的闪存寿命可能并未得到显著改善甚至可能因为单元数量的增加而导致更早达到总的P/E周期限制。 动态调整与缓存策略 实际上现代SSD在设计时通常采用SLC缓存策略即利用一部分QLC或TLC NAND以SLC模式工作作为高速写入缓冲区。这种设计允许在短时间内以SLC模式快速接收和暂存新数据然后再在后台以QLC或TLC模式将这些数据异步迁移到主存储区域。 这种动态调整机制避免了持续以牺牲存储密度的方式运行整个闪存而是仅在需要加速写入时短暂启用SLC模式。这样既利用了SLC模式下的高速写入优势又避免了长期对闪存寿命造成过大影响。
所以说将QLC或TLC NAND切换到SLC模式进行写入可以短期内提高单元的耐用性但若持续以此模式运行整个闪存由于牺牲存储密度导致的单元数量增加可能会导致整体闪存寿命并未得到显著提升甚至可能因为单元数量的增加而提前达到总的P/E周期限制。然而通过合理运用SLC缓存策略可以在不显著影响整体寿命的前提下有效提升写入性能。
因此实际SSD产品中SLC模式通常作为一种智能缓存技术被用来临时提升写入速度而非永久改变整个闪存的工作模式。
五、业内对SLC缓存的优化方案
1.Solidigm提出了“Fast Lane” SLC缓存方案
在传统SSD中大多数数据在短时间内会从SLC缓存迁移到QLC主存储区。一旦数据被转移到QLC现有的缓存机制并不具备智能将这些数据重新带回SLC的能力。换言之一旦数据离开SLC其后续的访问速度将取决于QLC的性能而不会因为其访问频率或重要性变化而被重新考虑放入SLC缓存。 “Fast Lane”提出的缓存解决方案同样使用SLC作为写缓冲区但在此基础上引入了智能缓存机制。这种智能缓存的目标是尽可能多地、尽可能长久地将“热”数据即访问频率高、近期活跃或对性能敏感的数据保留在SLC中。这意味着该方案不仅仅是被动地利用数据在SLC中的偶然存在而是主动监控数据访问模式识别出“热”数据并确保这些数据即使在被写入一段时间后仍能被优先保留在SLC缓存中以提供持续的高性能访问。 存储驱动程序在识别出数据的“热”、“冷”状态后会将这些信息以“提示”hints的形式传递给SSD固件。SSD固件是嵌入在SSD硬件中的专用软件负责控制SSD的内部操作包括数据的读写、缓存管理、错误纠正等。通过接收驱动程序提供的数据热度提示固件获得了关于数据重要性与访问需求的额外知识。
接收到数据热度提示的SSD固件会据此调整数据在不同存储介质中的存放策略。具体来说固件会确保“热”数据存储在“快”介质中而“冷”数据则存放在“慢”介质中。这里的“快”介质通常指SSD中的高速缓存区域如SLCSingle-Level Cell存储层其特点是读写速度快、延迟低但成本较高相反“慢”介质通常指SSD的主存储区域如QLCQuad-Level Cell存储层其存储密度高、成本较低但读写速度和延迟相对较高。
相比传统缓存策略随着SSD填充率增加、缓存空间相应减小Fast Lane策略下重要数据快速可用的概率反而更高。原因在于传统策略通常仅基于数据的写入时间即最近写入的数据优先保留在缓存中进行缓存决策这种简单粗放的方法往往无法精准识别出真正重要的“热”数据。在SSD使用过程中随着可用缓存空间不断缩小传统策略的不足愈发明显而Fast Lane通过智能识别和优先保留重要数据即使在缓存空间有限的情况下也能确保更高的缓存命中率。 实际测试结果显示当SSD填充率达到50%时采用Fast Lane缓存策略的系统在QD1队列深度为1随机读取速度上相比于未采用此策略的同类系统性能提升可达120%。QD1随机读取速度是衡量系统响应速度的一个关键指标其显著提升说明Fast Lane有效地解决了高填充率下缓存空间不足导致的性能瓶颈问题极大地增强了系统的即时响应能力和用户体验。
不过需要注意Solidigm这个方案需要软件驱动一起配合整体方案可能对于普通用户不是特别友好。
2.三星基于强化学习(RL) SLC缓存管理技术
这是来自一篇来自三星的之前发布的论文内容论文详细介绍了基于强化学习RL的SLC缓存管理技术旨在改善使用QLC NAND闪存的固态硬盘SSD的写入性能 设计混合SSD时需要考虑两个重要因素 SLC缓存大小需要权衡容量损失与SLC-to-QLC迁移开销。SLC块容量小于QLC块SLC区域越大总容量损失越多。但若SLC区域过小将导致迁移成本增加、写请求延迟增大及写放大率提高。因此SLC缓存大小应根据工作负载特征和SSD内部行为如迁移成本动态调整。 热/冷分离阈值考虑到SLC-to-QLC迁移成本应尽量只在SLC区域写入频繁更新的“热”数据其他“冷”数据直接写入QLC区域。区分热/冷数据需考虑请求数据大小、目标地址、更新频率等因素。简单启发式方法是基于数据大小认为小数据更可能为热数据。阈值设定会影响写入SSD缓存的数据量进而影响性能。
由于现有技术采用固定、经验性设定的参数且不支持运行时调整论文提出了一种基于强化学习的SLC缓存管理技术。通过观察工作负载模式和混合SSD内部状态动态确定最优SLC缓存参数以最大化SSD效率。实验表明该技术平均可将写吞吐量和写放大因子分别提高77.6%和20.3%。 根据论文内容介绍RL技术更动态地调整SLC缓存大小和热/冷分离阈值。在PC工作负载频繁更新数据多中RL技术分配的SLC块数少于UST但保持较高的阈值如512 KB以尽可能长时间存储热数据。RL技术降低了QLC-to-QLC或SLC-to-SLC垃圾回收开销与UST相比其迁移和垃圾回收成本降低65.2%与DWA相比QLC写入开销减少。 参考资料
1.HotStorage20《Reinforcement Learning-Based SLC Cache Technique for Enhancing SSD Write Performance》
2.Solidigm 2023 FMS:《Evolution of Client SSD Architecture》
3.https://driveshero.com/ssd-dram-cache-vs-slc-cache/
4.https://sabrent.com/blogs/storage/slc-caching 如果您看完有所受益欢迎点击文章底部左下角“关注”并点击“分享”、“在看”非常感谢
精彩推荐: 存储革新下一代低功耗PCM相变存储器 多层磁介质让HDD容量翻倍可超过120TB 下一代分层存储方案CXL SSD 字节跳动入局存储内存SCM 解读“CFMS中国闪存市场峰会”存储技术看点 首个业内DNA存储技术规范发布 如何突破SSD容量提升的瓶颈 固态存储是未来浅析SSD架构的演进与创新技术 论文解读NAND闪存中读电压和LDPC纠错码的高效设计 华为新发布磁电存储“王炸”到底是什么 SSD LDPC软错误探测方案解读 关于SSD LDPC纠错能力的基础探究 存储系统如何规避数据静默错误 PCIe P2P DMA全景解读 深度解读NVMe计算存储协议 对于超低延迟SSDIO调度器已经过时了吗 浅析CXL P2P DMA加速数据传输的原理 NVMe over CXL技术如何加速Host与SSD数据传输 浅析LDPC软解码对SSD延迟的影响 为什么QLC NAND才是ZNS SSD最大的赢家 SSD在AI发展中的关键作用从高速缓存到数据湖 浅析不同NAND架构的差异与影响 SSD基础架构与NAND IO并发问题探讨 字节跳动ZNS SSD应用案例解析 CXL崛起2024启航2025年开启新时代 NVMe SSDZNS与FDP对决你选谁 浅析PCI配置空间 浅析PCIe系统性能 存储随笔《NVMe专题》大合集及PDF版正式发布 如果您也想针对存储行业分享自己的想法和经验诚挚欢迎您的大作。 投稿邮箱Memory_logger163.com 投稿就有惊喜哦~ 《存储随笔》自媒体矩阵 更多存储随笔科普视频讲解请移步B站账号 如您有任何的建议与指正敬请在文章底部留言感谢您不吝指教如有相关合作意向请后台私信小编会尽快给您取得联系谢谢
