「QLC」の期待と課題【後編】
「QLC」方式のNAND型フラッシュメモリは何の役に立つのか？
データ書き込みへの耐久性能を落とし、データ保管の高密度化を実現しているQLC方式のNAND型フラッシュメモリ。その欠点が懸念されがちだが、これに適した用途は豊富にある。
前編「『QLC』方式のNAND型フラッシュメモリはHDDの代わりになるのか？」は、1個のメモリセル（データの記憶素子）に4bitを格納する「クアッドレベルセル」（QLC）方式を採用したNAND型フラッシュメモリの用途を考えるに当たって、知っておくべき特性を紹介した。こうしたQLC方式のNAND型フラッシュメモリは、1メモリセルで4bitを保持する。1メモリセルで1～3bitを保持する他の種類のNAND型フラッシュメモリより、データ書き込みに耐えられる回数が減少しやすい特性がある。
QLC方式のNAND型フラッシュメモリは、データの追加や更新が頻繁にあり、書き込みが多く発生する用途には向いていない。NAND型フラッシュメモリの耐久時間は、書き込み操作が少ないほど長くなる特性があるためだ。これを踏まえると、QLC方式が向いているのは読み取り操作が中心で、書き込み操作の少ない用途だと言える。実際QLC方式を製造するMicron Technologyは、書き込みが全操作の10%未満のアプリケーションを推奨している。
QLCが適する用途
幸いなことに、QLC方式のNAND型フラッシュメモリが適する用途は豊富にある。例えば機械学習や深層学習のような人工知能（AI）技術を活用する、データ分析系のアプリケーションだ。このようなアプリケーションを使う場合は通常、データを書き込むのは一度だけで、その後は高度な分析が中心となる。膨大なデータの集計やAIモデルのトレーニングには、ストレージへの高速接続が必要だ。
データのアーカイブにもQLC方式のNAND型フラッシュメモリが向いている可能性がある。特にデータの用途が、AI技術を活用した分析系のアプリケーションやデータマイニングである場合だ。データ分析から洞察を引き出したり、ビジネスの意思決定をしたりするために、必要になる情報を瞬時に得たい場合に適している。動画のストリーミング配信を提供するメディアのようなサービスも適している。音声や動画のデータを高速かつ効率的に配信することにQLC方式が役立つだろう。
読み取り集中型のアプリケーション用のデータストアとしても、QLC方式のNAND型フラッシュメモリが適合する可能性がある。例えば大量のデータとメタデータを保存する「NoSQL」（リレーショナルデータベース管理システム以外のデータベース管理システム）では、QLC方式を採用することでパフォーマンスの向上が期待できる。
どのような用途で検討するにしても、用途ごとのデータ読み取り量に対して、データ書き込み量がどの程度あるのかを把握しておくことが重要だ。
P/Eサイクル数の増加
QLC方式のNAND型フラッシュメモリの技術が成熟すれば、「P/Eサイクル数」（データを書き込む際の一連のプロセス）の回数の限界値は、間違いなく増加するだろう。そうなればQLC方式が適する用途の幅も広がる。既に、100回未満だと推定されていたQLC方式の最大P/Eサイクル数は、1000回近くまで向上している。とはいえ、まだしばらくは読み取り集中型の用途が最適という状況が続きそうだ。
どのようにQLC方式のNAND型フラッシュメモリが進化するにしても、アプリケーションのデータを保存する方法を検討する際、高い効率性と信頼性を兼ね備えた媒体として何が適しているかを考慮することが大事だ。用途によっては、QLC方式が理想的と言える場合もあれば、高いコストが無駄になる場合もあることには注意が必要だ。
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「QLC」の期待と課題
QLC方式のNAND型フラッシュメモリは、1個のメモリセルで4bitを保持でき、高密度のデータ保管を可能にする。ただし密度を高めている分、犠牲にしなければならない性能もある。どのようなアプリケーションであれば適しているのだろうか。
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