AI搭載SSDは何に使えるのか【前編】

SLC、TLC、QLCの違いさえ気にならなくなる「SSD」の進化とは？

SSDを含めたストレージの分野では、AI（人工知能）技術をどのように活用できるのか。実際に登場している例を踏まえて、NAND型フラッシュメモリとAI技術を組み合わせる利点を探る。

公開 2024年03月23日 08時15分

更新 2024年03月24日 01時25分

著者

Jim Handy

[TechTarget]

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　SSDは記録媒体としてNAND型フラッシュメモリを搭載している。そのNAND型フラッシュメモリの利用や、データの管理を効率化することにAI（人工知能）技術が役立つ。

　NAND型フラッシュメモリの摩耗の管理や、ガベージコレクション（不要になったメモリ領域を開放すること）の制御は活用できる一例だ。シングルレベルセル（SLC：1つのメモリセルで1bitを保持する方式）といった各種の記録方式の管理にもAI技術が使える。実際の例も踏まえつつ、具体的な活用法を紹介しよう。

SLC、TLC、QLCの違いさえもう気にならない？

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　2つの異なる種類のSSDに格納されているホットデータ（使用頻度の高いデータ）とコールドデータ（使用頻度の低いデータ）を管理するために、AI技術が使える。

　SLCのNAND型フラッシュメモリは、トリプルレベルセル（TLC：1つのメモリセルで3bitを保持する方式）や、クアッドレベルセル（QLC：1つのメモリセルで4bitを保持する方式）のNAND型フラッシュメモリよりも、データの読み書きが高速だ。だが容量当たりの単価はSLCの方が高い。AI技術を利用することで、ホットデータをSLCのメモリに保存し、コールドデータをTLCまたはQLCに移動するといった自動制御が可能になる。

　SSD用のコントローラーを手掛けるInnoGritは、ホットデータとコールドデータを管理するためのAI機能を組み込んだコントローラーを提供している。簡単なトレーニングの後、同社のコントローラーはワークロード（システムにおける作業負荷）に合わせて、ホットデータとコールドデータの配置を管理する。

　同じくSSD用のコントローラーを手掛けるDapuStorは、AI技術を利用して作業負荷を予測することで、SSDにおける読み書き速度を向上させている。同社のアルゴリズムは、SSDの作業負荷をリアルタイムで分析し、その結果を基にデータの書き込み先やI/O（入出力）を制御する。同社によると、これによってSSDのIOPS（1秒当たりのデータ入出力）向上が期待できる。

　PNY TechnologiesのSSD「LX」シリーズは、書き込み負荷の高い処理を必要とする用途に特化している。このSSDは、AI技術を活用し、NAND型フラッシュメモリの耐久性を向上させている。

　後編はマルウェア対策など別の視点から、SSDにおけるAI技術活用の可能性を探る。

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Jim Handy

エレクトロニクス業界で30年以上の経験を持つ、半導体とSSDのアナリスト。うち14年間は、IT分野の調査を手掛けるDataquest（1995年に調査会社Gartnerが買収）、半導体市場の調査を実施するSemico Researchでアナリストとして勤務。Intel、National Semiconductor、Infineonなどの半導体メーカーでマーケティングと設計を担当した経歴もある。