Meta 支持数据中心使用 QLC SSD，强调成本、容量和功率效率。企业是否已准备好大规模采用 QLC？
元数据已下降 一篇新的博文 概述了 QLC SSD 为何适合广泛采用数据中心的原因。这家社交媒体巨头正在推动用高容量 QLC NAND 替换老化的 HDD 甚至一些基于 TLC 的 SSD 的讨论。理由是什么？比 TLC SSD 密度更高、能效更高、每 TB 成本更低。这些都是我们在企业存储中看到的好处，Solidigm、Pure Storage、戴尔等公司已经在这个领域采取行动。
Meta E1.S 存储服务器
HDD 难以跟上步伐
多年来，HDD 一直是冷存储和档案存储的支柱，提供了一种（相对）便宜的方式来存储大量数据。然而，随着数据中心的规模扩大，每 TB 带宽 (BW/TB) 会下降，使 HDD 成为瓶颈。Meta 强调了这如何迫使公司过度配置或将热数据转移到 TLC SSD，而 TLC SSD 每 TB 的成本要高得多。
QLC SSD 旨在弥补这一差距。QLC 驱动器每个单元存储 4 位，每个 NAND 封装可容纳更多数据，提供更高的密度和更高的能效，价格比 TLC 低得多。Meta 认为 QLC SSD 在成本、容量和性能之间实现了适当的平衡，因此他们将其集成到基础设施中。我们一直在撰写有关 QLC SSD 的好处的文章，因为我们正在解决大量计算问题，例如 将圆周率解算到 202 万亿位，创下世界纪录.
Pure Storage、Solidigm、戴尔和 NetApp 已加入
Meta 并不是唯一一家这样做的公司。Pure Storage 多年来一直在推出基于 QLC SSD 的阵列，他们的 DirectFlash 模块 (DFM) 架构已经证明 QLC 可以处理主流工作负载。在 Solidigm，该公司为 QLC SSD 在 AI、读取密集型甚至一些混合工作负载中的应用提供了强有力的支持， 当前硬盘容量已超过 122TB 在能力上。 Solidigm 的研究 结果表明，将 HDD 换成 QLC SSD 可以将机架空间缩小 3 倍，降低能源成本 20%，并将总存储成本降低 31%。
戴尔也采用了 QLC，其 PowerScale 存储系统利用该技术来提高性能和可扩展性。许多其他企业存储提供商（如 NetApp）也纷纷效仿，在其部分平台中采用了 QLC。这些实施表明，QLC 不仅适用于冷存储，它正在成为主要工作负载的真正竞争者。
QLC SSD 能处理 AI 吗？Meta 认为可以
关于 QLC 的最大疑问之一是它能否承受 AI 和 ML 工作负载。传统上，AI 训练工作负载青睐高性能 TLC 甚至超快 SCM，但 Meta 为 QLC 在 AI 推理和大规模模型存储方面提供了令人信服的案例。
AI 推理服务器依赖于大型数据集，这些数据集必须频繁更新，但不一定需要高频率重写。这使得 QLC 成为理想的选择。 集邦科技 研究支持了这一点，指出 QLC SSD 非常适合读取密集型 AI 工作负载、内容交付网络和机器学习应用程序。
我们在 StorageReview 的测试进一步证实了 QLC 在 AI 存储中的作用。最近的一次深入研究探讨了 Solidigm 的 D5-P5336 QLC SSD 在 人工智能模型训练的检查点工作负载这些测试表明，虽然 TLC SSD 在写入密集型环境中仍然领先，但 QLC SSD 在容量、效率和读取性能方面也占有一席之地，这使它们成为 AI 管道的强大选择。
Meta 似乎正在加强与 Pure Storage 的合作，其原因是其数据中心对可扩展、节能、高密度 QLC SSD 存储的需求。Meta 认为 Pure 的方法是扩大 QLC SSD 采用的更有效方法，主要是因为 DFM 技术使当前的 NAND 封装的存储容量高达 600TB。值得注意的是，Meta 并不认为 E1.S 和 E3 外形尺寸是 QLC SSD 的可扩展选项，并指出在实现大规模部署所需的密度和效率方面存在挑战。
QLC SSD 已准备好 — 企业准备好了吗？
Meta 支持 QLC SSD，这是数据中心从 HDD 和 TLC NAND 转型的重要里程碑。我们已经看到 Pure Storage、Solidigm、戴尔和 NetApp 在 QLC 上投入大量资金，随着人工智能继续推动存储需求，更多企业可能会效仿。现在真正的问题是 IT 领导者将以多快的速度实现这一转变。如果您仍在运行传统的基于 HDD 的存档或混合存储解决方案，那么是时候考虑 QLC 作为可行、经济高效的替代方案了。
如需深入了解，请查看 Meta 的完整帖子 点击这里 以及我们过去的报道 QLC存储技术.
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