


戦略 | 機能 | 利点 | 欠点 | 時間消費 | 寿命の向上 |
---|---|---|---|---|---|
動的 | 消去回数が最も少ない空きブロックを使用 | シンプルでオーバーヘッドが低い | 静的データを無視し、摩耗が不均一 | 低い | 中程度 |
静的 | 静的データを高摩耗ブロックに移動 | すべてのブロックで均等な摩耗 | 書き込み増幅が高く、パフォーマンスに影響 | 中程度 | 高い |
グローバル | すべてのチップでのウェアレベリング | 大容量SSDの耐久性を最大化 | 複雑で、レイテンシが高い | 高い | 非常に高い |
アルゴリズム | 機能 | 利点 | 欠点 | 時間消費 | 寿命の向上 |
---|---|---|---|---|---|
グリーディ | 最も無効なページを対象とする | 迅速なスペース回収、シンプル | 摩耗が増加する可能性、最適でない選択 | 低い | 中程度 |
コストベネフィット | 無効なデータとブロックの経年をバランス | 書き込み増幅を削減、効率的 | 複雑性が高い | 中程度 | 高い |
ウィンドウド | ブロック選択のためのスライディングウィンドウ | 柔軟で、ワークロードに適応 | チューニングが必要で、オーバーヘッドが高い | 中程度から高い | 高い |
メーカー | ウェアレベリング戦略 | ガベージコレクション戦略 | 主な機能と注記 | 出典参照 |
---|---|---|---|---|
サムスン | 動的および静的ウェアレベリングを組み合わせ、エンタープライズSSDではおそらくグローバルを使用。 | 高度なガベージコレクションをサポートし、おそらくコストベネフィットアプローチを使用。 | 自社コントローラ(例:Elpis)とV-NANDで摩耗管理を最適化。 | サムスンSSDホワイトペーパー、サムスン980 PROデータシート |
ウエスタンデジタル | コンシューマおよびエンタープライズSSD向けに静的、場合によってはグローバルウェアレベリングを実装。 | 効率のためにコストベネフィットまたはウィンドウドガベージコレクションを使用する可能性が高い。 | 混合ワークロード向けの耐久性に焦点を当て、堅牢なファームウェア最適化。 | ウエスタンデジタルSSD耐久性ホワイトペーパー |
シーゲイト | ウェアレベリングとガベージコレクションを組み合わせ、コンシューマドライブではおそらく静的を使用。 | TRIMサポートを伴うガベージコレクションを重視し、コストベネフィットを使用する可能性。 | 高書き込み環境でのドライブの長寿命とパフォーマンスを優先。 | シーゲイトSSD TRIM |
マイクロン(Crucial) | NANDセル全体の耐久性を最大化するために静的ウェアレベリングを使用する可能性が高い。 | バランスの取れたパフォーマンスのためにコストベネフィットガベージコレクションを採用する可能性。 | 自社NAND生産により、摩耗管理の緊密な統合が可能。 | 一般的な業界知識、特定の公開情報なし。 |
キングストン | コスト効率の高いSSD向けに動的、場合によっては静的ウェアレベリングを採用。 | コンシューマドライブ向けにグリーディまたはコストベネフィットガベージコレクションを使用する可能性。 | 主流の使用向けに手頃な価格で信頼性の高い耐久性に焦点。 | 一般的な業界知識、特定の公開情報なし。 |
SKハイニックス | エンタープライズおよび高性能SSD向けに静的またはグローバルウェアレベリングを最適化。 | 効率のためにコストベネフィットまたはウィンドウドガベージコレクションを使用する可能性。 | エンタープライズワークロード向けにカスタマイズされた高性能ファームウェア。 | 一般的な業界知識、特定の公開情報なし。 |
キオクシア | 自社NANDの専門知識を活用し、静的および場合によってはグローバルウェアレベリングを使用。 | 書き込み増幅を最小限に抑えるためにコストベネフィットガベージコレクションを使用する可能性。 | コンシューマ/エンタープライズSSD向けにNANDの信頼性と耐久性に強い焦点。 | 一般的な業界知識、特定の公開情報なし。 |
ソリディグム | インテルから引き継いだエンタープライズ級SSD向けにグローバルウェアレベリングを採用する可能性。 | 高度なコストベネフィットまたはウィンドウドガベージコレクションを使用する可能性。 | データセンターアプリケーション向けに高い耐久性を持つエンタープライズ重視。 | 一般的な業界知識、特定の公開情報なし。 |

- QLC NANDのウェアレベリング :QLC NANDはセルごとに多くのビットを保存するため、セルごとの耐久性が低く、書き込み操作を均等に分散させてドライブの寿命を延ばすためにウェアレベリングが重要です。
- ガベージコレクションの最適化 :シリコンモーションのNVMe FDP(フレキシブルデータプレースメント)などの新技術は、混合データアクセスパターンをより効率的に管理することで書き込み増幅をほぼゼロにし、ガベージコレクションプロセスに直接利益をもたらします。
- AI駆動の管理 :機械学習アルゴリズムがSSDコントローラに統合され、ガベージコレクションの実行タイミングやブロック割り当て方法を予測し最適化することで、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えます。
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