QLC SSD的设计挑战及解决方法

在语言大模型（LLM）、推理大模型（如DeepSeek）等AI应用爆火的当下，数据存储和访问速度、模型训练与推理效率等相关话题也逐步升温，SSD在其中扮演着不可或缺的角色。跟随本栏目，快速了解SSD存储正在进行着哪些变革。

上期我们对QLC SSD、TLC SSD以及HDD分别进行了优势对比，并得出了成本分析《存储变革进行时：高密度QLC SSD缘何扛起换代大旗（一）》。

本期将重点介绍QLC SSD在设计上存在的诸多挑战及解决之道。

01更大的内部扇区尺寸

从硬件设计及成本上考虑，高密度QLC SSD存储容量增加时，其配置的DRAM容量通常不变，这意味着盘内单位扇区（Indirect Unit）会变大。

例如，标准的4TB TLC 4KB扇区SSD需要配置4GB DRAM来保存L2P表。对于64TB QLC SSD若其DRAM的配置容量保持不变，则必须使用64KB扇区。此时如果执行一个4KB的随机写IO，则需要执行“读-改-写”的过程，这将产生16倍的写放大。而TLC SSD的4KB随机写则无此问题。

因此，尽管QLC SSD大尺寸连续写性能与TLC SSD持平，但是其4KB随机写性能远低于TLC SSD，根源在于其内部扇区更大。

在操作系统下发给SSD盘的读写请求中，尺寸小于4KB的请求较为少见，而实际运行中4KB的读写请求数量却不少，主要源于以下几个方面：

● 块设备接口的逻辑扇区（LBA）尺寸是512B或者4KB；

●主流操作系统的内存页面的尺寸设定为4KB；

●文件系统的空间分配单位通常不小于4KB。

针对这些问题，操作系统的内存管理和文件系统正在积极修改，以适应更大的SSD内部扇区尺寸，随着时间的推移，技术将逐步演进成熟，将更好地支撑大型内部扇区。

另外，当前的DWPD测试标准是基于JEDEC JESD218制定的，采用4KB写负载进行评估。虽然4KB写负载并不能准确模拟实际应用中可能出现的各种工作负载，但是DWPD仍然是评估SSD性能的重要指标，因而必须坚持使用统一的测试标准。考虑到QLC SSD的盘内扇区较大的特性，在这一测试标准下，DWPD测试结果通常会显得较为逊色。

解决此类现象的思路包括对DWPD测试标准进行调整，使用更加适合QLC SSD特性的写负载进行评估，或者针对QLC SSD制定专项的测试规范，结合其特有的存储单元结构和写入机制，以便更准确地反映QLC SSD在不同使用场景下的表现。行业内的标准化组织也能尽早推动，形成能够覆盖不同NAND类型的综合性测试标准，以体现更公平的性能评估。

02布局和堆叠

目前大容量的SSD普遍采用TLC或QLC NAND，一般会采用16~32颗NAND FLASH颗粒。颗粒数量的增加会带来整盘的器件布局、PCB堆叠设计的挑战。

一般企业级的SSD，主要器件包括1颗SoC，5-10颗DDR（含ECC），多颗NAND FLASH颗粒，备电电容等。要在有限的空间内实现，对PCB的布局密度提出了更高的要求。

◎表1、常见企业级SSD硬件形态

在极端的场景下，例如9颗DDR+32颗NAND FLASH，单层PCB已经无法放下， 此时就需要用两层或者更多层PCB堆叠来实现，PCB通过柔性PCB或者接插件链接。比如忆联 UH610 ESSD，采用了高密布局和两层PCB堆叠来实现。

◎图1、忆联UH610采用柔性PCB

此外，大容量SSD的NAND颗粒一般采用ODP或HDP的封装，也就是一个颗粒（package）会封装8个或者16个Die。对于HDP来说，芯片的高度就会稍高于采用ODP、QDP等Die数较少的封装形式，进而影响结构的堆叠设计。

03功耗和散热

对于单个SSD来说，虽然最大功耗的上限是固定的，但是由于降额的要求，最大功耗场景在一般的业务运行过程中很难出现，我们需要更多关注的是业务场景下的“典型功耗”。

◎表2、各硬件形态SSD最大功耗

一方面，受限于供电、散热和SI，即使是大容量的SSD，其最大性能仍略低于普通容量的SSD。但在典型的业务场景下，两者可达到的性能是基本一致的。SoC的功耗主要取决于性能，因此对于某一款具体的SoC而言，相同业务压力下的功耗，可以认为是基本不变的。

另一方面，随着SSD容量的增加，采用的介质（NAND FLASH）不论是Die的数量，还是单Die的容量，均会增加。采用4KB FTL（Flash Translation Layer）粒度的标准SSD，为了支撑更大的物理容量，FTL表项数量也会随容量成比例增加，带来DDR颗粒的容量或数量增加。

NAND FLASH和DDR颗粒的增加，不论是数量，还是总的Die面积（即规模）增加，都会使漏电流随之变大，进而导致SSD静态功耗增加。因此整盘的功耗会随着容量增加而增大。

◎图2、2TB和16TB SSD 14G带宽顺序读功耗分布

从单个SSD的角度来看，布局密度增加以及PCB的堆叠设计，增加了SSD的风阻，带来了更高的风压，风量就会降低，用于热交换的空气变少，导致SSD温度升高。

◎图３、阻力越大，风量越小

SSD上的器件（NAND、DDR等）功耗增加，会使流经SoC的空气，被更多的加热；外壳壳体也会被加热到更高的温度，也会使SSD温度升高。

对于一个系统来说，不论是服务器还是专用的存储设备，散热都需要满足SSD的最大功耗的要求。但是如前面分析，我们更应该关注“典型功耗”。大容量SSD的典型功耗增加，意味着同样业务性能下，需要更高的风扇转速或者液冷工质流速，提供更多的风量或流量散热。

综上所述，QLC SSD在逐渐崭露头角的同时，也在不断攻克内部扇区尺寸、布局与堆叠、功耗与散热等设计上的挑战，这些创新也为QLC SSD的进一步应用铺平了道路。

随着市场对存储解决方案需求的不断演变，QLC SSD将会在哪些业务场景中取得领先优势，又将如何推动存储技术的进一步发展呢？敬请持续关注本系列文章。