QLC为何越来越遭到数据中心用户的关注

生成式AI不只带火了GPU，而且也带动了存储产品的极速增长，尤其是大容量的QLC NAND，目前，只管市场中仍有很多声响质疑其功能和稳固性体现，但依据TrendForce预测，到2024年，QLC企业级SSD出货量将到达30EB，相比2023年增长四倍。

那么，2023年严重下滑的QLC NAND出现一路下跌的市场态势，终究有何要素？在生成式AI和各种大模型运行中QLC NAND又具有哪些长处？本文将逐一解读。

何为QLC？有何长处和无余？

QLC全称Quad-Level Cell，即四层式存储单元，是固态存储颗粒的一种，在一个存储单元中可以存储4个比特的数据。

在QLC之前，还有SLC、MLC和TLC三种不同的固态存储颗粒：

SLC（Single-Level Cell）： 即单层式存储单元，在一个存储单元中可以存储1个比特的数据；

MLC（Multi-Level Cell）： 即多阶式存储单元，在一个存储单元中可以存储2个比特的数据；

TLC（Triple-Level Cell）： 即三阶式存储单元，在一个存储单元中可以存储3个比特的数据。

在QLC之后，还有 PLC（Penta-Level Cell五阶式存储单元） ，在一个存储单元中可以存储5个比特的数据。不过，由于技术等要素，PLC目前依旧处于初期阶段。

由于在一个存储单元中可以存储更多比特的数据，因此QLC与SLC、MLC和TLC相比，领有更高的存储密度和更低的老本，能够将单块SSD的容量做得更大，并且老本上更低。

当然，由于QLC在每个存储单元中须要存储更多的电荷，在相反条件下或者更容易磨损，因此其P/E寿命与前三者相比会进一步降低。另外，更高的存储密度象征着每个单元的电荷形态更难启动辨别，须要更复杂的读取机制来辨别更多的电荷形态，这就会影响数据的读写速度，因此在功能方面QLC也存在着必定的劣势。

总结来看，QLC的长处是领有更高的存储密度，目前驳回QLC NAND的闪存盘单盘最高容量曾经到达61TB，领有更低的每TB老本。但功能和寿命相比TLC略显无余。

为何QLC是生成式AI的最佳存储设备

只管QLC在功能和寿命方面存在必定的无余，但这并不影响其成为AI时代的最佳存储设备。

咱们知道，AI在训练阶段和推理阶段对存储系统有着不同的要求。在训练阶段，须要对宏大的数据集启动复杂的计算，数据量越大，训练的精度越高，这就要求存储系统必定具有高速的读写才干，且存储容量必定要大。在推理阶段，数据关键以频繁的读取为主，因此关于存储的访问功能提出了更高的要求。

不难发现，无论是AI训练还是推理，都对存储功能和容量有着极高的要求。TLC只管在功能上有着必定的长处，但容量清楚不够用，且老本更高，显然不是最佳的选用。机械硬盘只管容量够大，老本也较低，但功能却达不到AI的要求。因此，从全体性价比来看，QLC无疑是最佳的选用。

实践上，为了提高QLC NAND的经常使用寿命，各大厂商也正在驳回诸如改良写入战略、数据刷新技术、初级失误校对码（ECC）、默认磨损平衡算法、热辅佐磁记载（HAMR）、存储单元隔离技术、自顺应读写技术等等一系列的翻新技术。例如西部数据或者驳回了灵活数据刷新技术来缩小对特定存储单元的重复写入，从而延伸其经常使用寿命。长江存储等厂商或者驳回3D NAND技术，经过垂直重叠存储单元来提高存储密度，同时或者经过更精细的工艺控制来提高每个单元的牢靠性。

此外，主控厂商也在经过技术翻新，来提高QLC NAND的寿命。例如，联芸科技Agile ECC3技术引入4K LDPC，LDPC软解码才干的优化保证了最好转状况下的闪存数据牢靠性，极大地延伸了SSD的经常使用寿命。

除了经过技术翻新始终提高QLC NAND的经常使用寿命之外，闪存颗粒厂商也在始终提高3D NAND的层数来优化SSD的存储容量。

目前，Solidigm驳回四层单元最大容量为61.44TB的SSD曾经上市开售，美光基于232层技术的6500系列30TB SSD也曾经运行于数据中心当中。 SK hynix除了方案推出60TB eSSD之外，还估量未来SSD会从36TB开展到128TB。存储容量的参与，将会进一步拉低SSD成品的多少钱，进一步减速了机械硬盘的淘汰速度（目前最大的机械硬盘容量为24TB）。

写在最后：

技术的提高，不只提高了QLC NAND的经常使用寿命，而且让它领有了更高的存储容量，以及更低的多少钱。

在笔者看来，由于SSD领有更高的功能、更大的容量和更低的能耗，因此在等同密度的数据中心中能够部署更多的产品，岂但能够大幅提高数据中心的存储密度，而且能够大幅降低数据中心的能耗，因此领有更低的TCO。所以，随着QLC NAND技术的始终成熟和多少钱的始终降低，其势必将极速淘汰HDD，成为数据中心的干流存储产品。