QLC対SLC、MLC、TLC
容量2倍でも手放しで喜べないQLC NANDフラッシュ
QLC NANDフラッシュ製品がついに登場した。TLCの2倍の記憶密度を誇るQLCは、フラッシュストレージの大容量化に貢献するはずだ。にもかかわらず、その用途が限定されるのはなぜか。
Micronは最近、ただでさえ頭字語が氾濫しているNANDフラッシュストレージ市場に、また新たな用語を持ち込んだ。初のQLC(Quad Level Cell)フラッシュ製品を投入したのだ。Intelも2018年後半にQLCフラッシュ製品を発売する計画だ。
QLC、つまり4層セルは、SLC(Single Level Cell:1セル当たり1bit)に始まりMLC(Multiple Level Cell:1セル当たり2bit)そしてTLC(Triple Level Cell:1セル当たり3bit)と進化してきたフラッシュの最新世代だ。
そもそもQLCとはどのようなものなのか。また、フラッシュストレージ市場において、QLCはどのような意味を持つのか。
その名が示す通り、QLCはフラッシュセル1個当たり4つの0または1の状態を取ることができる。つまり、セル1個で16通りの異なる組み合わせを表現できる。その組み合わせを全て列挙すると、0000、0001、0010、0011、0100、0101、0110、0111、1000、1001、1010、1011、1100、1101、1110、1111だ。
SLCは0か1かの2通り。MLCとTLCはそれぞれ4通りと8通りの状態を表現できる。よって、QLCのストレージ密度はTLCの2倍になる。これは軽視できない。
その一方で短所も存在する。QLCは既存の世代のフラッシュよりも多くのデータを格納できるが、書き込み時の消耗が非常に激しい。
そこでQLCはそう何度も書き換えることができない媒体になる点に、ここで少し目を向けて考えよう。これは、フラッシュストレージが異なる物理層間の電圧の流れを読み取ることに基づいており、実際の電圧の流れは量子物理学のレベルで説明できるためだ。
一般論として、QLCは非常に狭いスペースでスイッチングと測定を行わなければならない。これは消耗による悪影響を受けるためで、電圧の読み取りの確実性が著しく下がる。従ってフラッシュに一度書き込むと、特にQLCの場合は、データの書き込み能力が文字通り失われて、データを書き換えられなくなる。
MicronはQLCを採用した「5210 ION SSD」の性能について、それ自体の数値は公表していないが、TLCを採用した同社の「5200 ECO SSD」との性能比を発表している。例えば、ランダム読み取りは9万5000IOPSの0.8~1倍、シーケンシャル書き込みのパフォーマンスは520MBpsの0.6~0.8倍だ。
ランダム書き込みのパフォーマンスは、2万2000IOPSの0.25倍だという。つまり約6500IOPSということになる。それでも従来のHDDに比べれば格段に速い。昔のHDDは1台当たり200IOPS前後の性能だったのだから。
しかし、QLCドライブの泣きどころは読み書きの速度ではない。
続きを読むには、[続きを読む]ボタンを押して
会員登録あるいはログインしてください。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[ネットアップ合同会社] 金融庁ガイドラインから読み解く、「次世代データレジリエンス」の在り方 -
製品資料
[ネットアップ合同会社] 製造DXでデータ活用ニーズが拡大 分散データ活用とAI活用をどう実践する? -
製品レビュー
[ネットアップ合同会社] AIで使いたいデータが内外に点在、研究におけるAI活用を阻む“真の課題”とは -
製品資料
[株式会社kickflow] 稟議・承認作業の「脱オンプレ・脱Excel・ペーパーレス化」を一気に進める方法 -
製品レビュー
[株式会社kickflow] ワークフローシステムのクラウド化 “みんなが不幸になる”事態を避けるには?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ人はいるのにDXが進まない? ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
2
「エージェントを作るな、スキルを作れ?」 Anthropicが提唱するAI運用の勘所
-
3
「契約業務のAI活用」に関するアンケート
-
4
Microsoft月例パッチ1400件超で過去最多 「限界点」を迎えたパッチ管理
-
5
「データ活用とAI活用の実態」に関するアンケート
-
6
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
7
「ITサービスマネジメントの利用実態」に関するアンケート
-
8
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
9
障害対応に「余裕なし」が9割超 運用担当316人調査で見えた「運用赤字」
-
10
シャトレーゼを悩ませる偽メール 混乱なしでBIMI導入とDMARC強化を実現した方法
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー