多维度深入剖析QLC SSD硬件延迟的来源

简介: 不同的FW架构设计、FTL算法设计、NAND die plane/速率等的差异,都会直接影响SSD的性能与延迟,设计一块性能优越且稳定的SSD,是一项繁琐但具有很强艺术性的工程。

本文主要针对QLC SSD本身硬件底层延迟来源进行剖析,看看是否有新奇的发现。

如之前文章的介绍,目前NAND已经从SLC发展到PLC,但是PLC离大规模上市还有一段距离,我们暂时先略过。市面上主要流通的就是4种NAND类型:SLC、MLC、TLC、QLC。随着每个寿命从高到低依次是SLC>MLC>TLC>QLC.

随着单个cell含有的bit数越多,NAND的可靠性也会有所降低。同时写延迟也在不断地增加。SLC写延迟在0.5ms级别,到QLC写延迟达到10-20ms,40倍的差距。这也导致QLC SSD性能出现很大的下降。

在评价SSD性能指标的时候,我们通常会提到顺序读写带宽,随机读写IOPS,这些指标与NAND之间的关系是怎么样的呢?延迟的来源有哪些?

(1)NAND Read Page时间影响SSD读性能

Host从SSD读数据,最终数据的来源也是要从NAND die上读取,对NAND die发送Read Page操作,数据返回。这个过程的耗时直接决定了SSD读性能的好坏。下图是某个比较老的NAND SPEC相关读操作的示意图,仅供参考。

(2)NAND Program Page时间影响SSD写性能

Host向SSD写入数据,数据最终的归宿是NAND die。数据写入NAND的时间依赖NAND Channel和Plane的设计,更重要的是需要依赖NAND die本身program page的时间,这个过程的耗时直接决定了SSD写性能的好坏。下图是某个比较老的NAND SPEC相关写操作的示意图,仅供参考。

比如下图是在去年ISSCC展示的不同场景QLC SSD性能的对比。其中,我们可以关注到Program Latency(tPROG)的时间,跟Program Throughput写带宽有直接的关系。同样的Plane配置下,Program Latency(tPROG)的时间越小,Program Throughput写带宽就会越大

(3)NAND Block Erase的时间也会影响SSD读写性能

下图是SSD写入page的简单示意图。当数据以4KB大小随机写入时,最左边的die的第一个block已经写满了,包括了有用数据或者invalid无效数据。

在SSD FW内部GC启动的策略下,最左边die的第一block的有效数据被搬迁到空闲的数据块block。同时该block开始执行Erase操作。此时,如果我们要读取在这个die的数据A的时候,因为同一颗die正在进行erase操作,就会导致A数据读操作无法执行(同时,如果同一个die或者plane有读操作进行,此时读取同一个die和plane,也会产生冲突,影响读性能),需要等待erase操作完成。最终导致读的延迟里面有多了一个erase block的操作,读性能就会看到一个抖动。

在GC的另外一种状态,SSD内部没有空闲的block,需要等待GC搬迁数据和擦除数据,腾出空闲的数据块,这个过程,erase的操作也影响到写性能。假如我要写入一个4KB的数据Z覆盖A,并恰好目标块没有空余的页区,需要进行GC回收。这个时候就需要把B、C、D、E、F五分数据都搬走,然后擦除整个数据块,擦除完成后再整体写入6个数据页。这个整个过程,Host虽然只写了4KB的数据,但实际过程中,由于GC的问题,NAND最终写入了24KB。那么写放大WAF=24KB/4KB=6. 这整个过程写延迟和写放大都受到了很大的影响。

扩展阅读:SSD写放大的优化策略要统一标准了吗?

(4)NAND其他特性对SSD读写性能的影响

比如要增加写性能,做法是在NAND array Bit Line方向增加plane的并发度,多个page一起写。另外,也可以通过减少Bit line的长度来降低RC延迟,这样可以提升读的性能。

同时,NAND ONFI接口的速率也会影响性能,目前常见的接口速率2400MT/s, 3200MT/s, 3600MT/s。

(5) ECC纠错对SSD读性能的影响

在host读取数据过程中,最理想的情况是一个Page Read Time的时间就可以直接返回数据。但现实情况是,我们可能会因为一些不想看到的问题,导致性能受损。

比如读写之间的温度差、Data Retention、读干扰、写干扰等。导致出现数据翻转,需要启动Read Retry重读机制、LDPC纠错、RAID纠错等修复机制。这个过程就会导致性能出现跌落或者延迟抖动。

在QLC SSD中,因为Vt level之间的电压差更狭小,访问同一个区域的扫描电压影响会更大,更容易引发读干扰的问题。

同样的,Data Retention也比较明显,读写温度差异对QLC NAND的更加敏感。

扩展阅读:SSD可靠性分析前传之NAND闪存可靠性概览

(6) 3D-NAND工艺对SSD性能的影响

目前业内3D-NAND工艺架构主要分为两个阵营,一个阵营,以Solidigm(Intel NAND卖给海力士后新成立的公司)为首,采用Floating Gate(FG)浮栅,另外一个阵营三星/WD等,采用Change Trap Flash。FG浮栅将电荷存储在导体中,而CTF将电荷存储于绝缘体中,这消除了单元之间的干扰,提高了读写性能,同时与浮栅技术相比减少了单元面积。不过,FG浮栅对read disturb和program disturb的抗干扰比CTF要好。

FG浮栅架构在Program过程,采用4-16 program算法,这个过程可以减少program disturb写干扰。

CTF架构,或者叫做RG架构,采用16-16 progam算法,两次program都要求所有page直接写入NAND,第一次program电压是放置在最终电压附近。CTF的Data Retention相对比较严重。

在写性能方面的对比,不同的架构有不同的表现。

  • 在TLC NAND中,CTF架构tPROG比FG浮栅低18%,所以在TLC SSD中,CTF架构TLC NAND SSD的性能比FG架构TLC NAND SSD性能要好。
  • 在QLC NAND中,由于program算法差异的影响,FG浮栅表现更好,FG架构QLC NAND SSD性能比CTF架构QLC NAND SSD性能要好。

再搬出这个QLC SSD性能对比图,同样4plane的QLC SSD,采用FG架构的Intel QLC SSD写延迟tPROG=1.63ms比采用CTF架构的SK Hynix写延迟tPROG=2.15ms要低。

不同的NAND工艺架构,在不同的维度各有千秋,对维度对比,供大家参考。


扩展阅读:3D-NAND向500层进发,天花板在哪里?

结语

不同的FW架构设计、FTL算法设计、NAND die plane/速率等的差异,都会直接影响SSD的性能与延迟,设计一块性能优越且稳定的SSD,是一项繁琐但具有很强艺术性的工程

相关文章
|
存储 NoSQL 关系型数据库
支持中低频量化交易的单机数据平台
支持中低频量化交易的单机数据平台,使用InfluxDB存储实时交易数据,HDF5存储静态历史数据用于回测。
4343 0
|
7月前
|
算法 数据库 异构计算
Milvus 2.3.功能全面升级,核心组件再升级,超低延迟、高准确度、MMap一触开启数据处理量翻倍、支持GPU使用!
Milvus 2.3.功能全面升级,核心组件再升级,超低延迟、高准确度、MMap一触开启数据处理量翻倍、支持GPU使用!
Milvus 2.3.功能全面升级,核心组件再升级,超低延迟、高准确度、MMap一触开启数据处理量翻倍、支持GPU使用!
|
12月前
|
块存储
阿里云最新产品手册——阿里云核心产品——块存储——性能指标——吞吐量、访问时延
阿里云最新产品手册——阿里云核心产品——块存储——性能指标——吞吐量、访问时延自制脑图
111 0
|
存储 固态存储 算法
剖析QLC SSD硬件延迟的来源
不同的FW架构设计、FTL算法设计、NAND die plane/速率等的差异,都会直接影响SSD的性能与延迟,设计一块性能优越且稳定的SSD,是一项繁琐但具有很强艺术性的工程。
|
存储 固态存储 安全
如何实现SSD系统级的可靠性?
前传中讲到的Read disturb与Program disturb 属于架构级的可靠性,Data Retention与P/E Endurance属于物理级的可靠性,这些基本可以归纳为NAND闪存相关的可靠性。 看完前传,咱们进入正传,介绍一下SSD系统级可靠性的实现手段。
|
存储 固态存储 算法
SSD写放大的优化策略要有统一标准了吗?
写放大WAF是NAND-based SSD寿命消耗的关键参数,WAF越大,寿命消耗越快,越接近1,则寿命消耗越慢,也是最理想的情况。 所以,为了让SSD的WAF写放大系数接近1,这些年,各种方案也被提出来。
|
机器学习/深度学习 存储 安全
【盘点篇】从安全、稳定、高可用、高性能、智能等维度看阿里云存储 2018
2008年,为了探索阿里巴巴集团大规模存储解决之道,阿里云存储自研飞天大规模的分布式存储引擎(盘古 1.0 ),从写下第一行代码开始,阿里云存储的进化之路正式开启。
8787 0
|
Web App开发 编解码 测试技术
观察:谁能拯救视频平台的高昂带宽成本?
5G不仅仅意味着带宽更大,速度更快,也意味着成本更高。
3185 0
|
存储 容灾 数据库
影响存储快照使用率的六大因素
有时候我觉得,朴素而不花哨的技术反而适用性更强。
1841 0

热门文章

最新文章