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NAND保持时间固态硬盘内的数据能够保存多久？

发布时间 : 2025-03-19

作者 : 小编

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固态硬盘内的数据能够保存多久？

在讲解固态硬盘（SSD）前，我们先讲几个术语（名词）。就像我们如果讲解机械硬盘，我们要明白磁盘和磁头，读写部分的机械结构等。

反正吧，磨刀不误砍柴工。

为了更好地展开说明，列举一些容易混淆的概念并加以说明。

固态存储(Solid State Storage) ：使用硅晶半导体技术，而不是借助于机械旋转对磁碟、光碟或者磁带进行操作，从而实现数据存取的存储方式。内存(RAM)、闪存(Flash)、相变存储(Phase Change Memory，简称为 PCM)等都被称为固态存储。当前，因为闪存在价格、容量、可靠性等多方面达到了相对领先的平衡，因此被广泛应用于固态存储领域。闪存：一种非易失性的半导体存储器件。所谓“非易失性”，是指在断电情况下仍能保持所存储的数据信息，分NOR闪存和NAND闪存。NOR闪存常用于存放系统启动程序，在嵌入式设备中较为常见;NAND闪存主要用于数据存储，固态硬盘中使用的就是NAND闪存。固态硬盘（SSD）：由控制器、内存、闪存颗粒（前面提到，因其多方面达到了领先的平衡，被广泛用于固态存储）等单元组成。控制器提供了外部主机接口、内部闪存管理接口，并通过内嵌的 CPU 来运行SSD固件，它管理着主机可见的存储地址空间、闪存物理空间、垃圾回收、磨损均衡等。内存用于运行SSD固件，并保存在地址空间虚拟化所需要的各种表项。闪存只是最终的存储信息的实体，多颗闪存颗粒分布在SSD的电路板上，共同为SSD提供存储空间。

闪存介绍

上面提到闪存在固态硬盘的广泛应用，所以在讲解固态硬盘的各种算法前需要重点介绍一下闪存的特性。

概念与原理

闪存使用三端器件作为存储单元，分别为源极、漏极和栅极，主要利用电场的效应来控制源极与漏极之间的通断;在栅极与硅衬底之间增加了一个浮置栅极，浮置栅极可以存储电荷，利用电荷存储来存储记忆。

擦除：释放浮置栅极的电荷，从而使之变成‘1’，这个动作被称为“擦除”。

编程：向浮置栅极注入电荷，从而使之变成‘0’，这个动作被称为“编程”。

2. 内部组织结构

闪存颗粒内部一般由成千上万个大小相同的块(Block) 所组成，块大小一般为数百 KB 倒数 MB。每一个块的内部又分为若干个大小相同的页(Page)，页的大小一般为 4KB 或者 8KB。

3. 数据写入

向闪存中写入数据时，只能以页为粒度进行写入，如果闪存中某个页已经被写入了数据，那么不能向这个页中再次直接写入数据，只能在这个页的数据被清空以后才能再次写入。闪存进行数据清空的力度是块，即一次清空动作会将一个块的数据全部抹除。清空动作对应着闪存的擦除动作，即擦除了一个块的数据后，这个块中所有的 bit 位都变成了 1。写入动作对应着闪存的编程动作，将数据写入页时，将特定的 bit 位从 1 变成 0，就使得这个页保存了相应的数据。闪存就工作在这样的“擦除”和“编程”循环中，一次这样的循环，被称为一次擦写(Program/Erase，简称为 P/E)。闪存中每个块的 P/E 次数有限;当某个块的 P/E 次数达到上限后，就无法保证能够继续有效地存取数据。

4. 数据读出

闪存中保存的数据，经过一段时间后，可能存在若干 bit 位的错误。如果直接将页中读出的数据返回给上层业务，就可能造成业务失败。为了保证返回给上层业务的数据是正确有效的，闪存内部预留了部分空间用于保存业务数据的 ECC(Error Correcting Code，纠错码)。每当读取数据时，控制器会使用相应的 ECC 对这些数据进行错误检查和纠正。受限于控制器的计算能力，ECC 的纠错范围有限，只能在页面数据中出现bit 位错误的数量不超过一定的上限时才有效。当前主流的 ECC 纠错能力一般是 24bit/1KB，即每 1KB 数据(包含业务数据和 ECC 校验数据) 内出现了 bit 位错误不超过24个时，控制器可以通过计算的方式得出正确有效的业务数据。当某个页中的 bit 位错误数超过控制器的计算能力后，该页的业务数据无法被正确读出，此时便产生一个 UNC(Uncorrectable)错误，UNC 错误只能被更高层级的 RAID 机制所修复。

在通电 40°C 和断电 30°C 温度下，SSD 将将数据保留 52 周，即一年。如表所示，数据保留与活动温度成正比，与断电温度成反比，这意味着较高的断电温度将导致保留率下降。该活动温度仅为 25-30°C 且断电为 55°C 的最坏情况下，数据保留时间可能短至一周，这是许多网站所炒作“数据在几天内丢失”的言论。是的，它在技术上可能发生，但不是在典型的用户环境中。在现实中，55°C 的断电温度对于客户端用户来说根本不现实，因为SSD很可能在室温下存储在室内某处（壁橱、地下室、车库等），温度往往低于 30°C。另一方面，活动的温度通常至少为 40°C，因为电脑中的硬盘和其他元件会产生热量，使之超过室温

Control Gate: 控制栅ONO: 氧化层Floating Gate: 浮动栅Tunnel Oxide: 隧道氧化层Silicon: 硅与一般原理一样，数据保留的时长是有技术解释的。半导体的导电率随温度而变化，这对NAND来说是个坏消息，因为当它不通电时，电子不应该移动，因为这会改变单元(cell)的电荷。换句话说，随着温度的升高，电子更快地从浮动栅中逸出，最终改变单元的电压状态，使数据不可读（即SSD不再保留数据）。对于正常通电使用时，温度具有相反的效果。由于较高的温度使硅导电性更高，因此在编程/擦除操作过程中电流较高，对隧道氧化层的压力较小，从而提高了单元(cell)的耐久性，因为隧道氧化层保持电子在浮动栅内的能力实际上决定了SSD的耐久性[寿命]。总之，在典型的客户环境中，绝对没有理由担心 SSD 数据保留时长 。请记住，此处提供的数字适用于已通过其耐久性考核的SSD（写入量达到标称值） [潜台词就是隧道氧化层将电子控制在浮动栅的能力已经变得较差了]。因此对于新SSD，数据保留时长要久得多，通常对于基于全新的MLC NAND的SSD来说，数据保留时长通常会超过十年 。如果你今天买了一个SSD，并存储数据，SSD本身将变得完全过时比它将失去它的数据更快。此外，考虑到 SSD 的成本，将它们用于冷存储无论如何都不经济高效，因此，如果您希望存档的数据，我建议仅出于成本原因使用机械硬盘。

存储大厂NAND技术迎突破

AI人工智能正推动存储器产业强劲发展，AI应用带来了海量数据增长，存储容量与性能需求大幅提升，NAND Flash技术重要性不断凸显。因此，存储大厂积极布局以HBM为代表的DRAM产业的同时，也并未忽视NAND Flash的发展。最新消息显示，三星、铠侠两家大厂NAND技术迎来新进展。

三星第九代V-NAND闪存材料技术突破

三星于今年4月宣布其第九代V-NAND 1Tb TLC产品开始量产，今年下半年三星将开始量产四层单元（QLC）第九代V-NAND。与第八代V-NAND相比，第九代V-NAND 1Tb TLC产品提高约50%的位密度(bit density)，功耗也降低了10%。

近日韩媒The Elec报道，三星正在其第九代V-NAND“金属布线”（metal wiring）环节中首次使用钼（Mo）材料。

图片来源：三星

“金属布线”是半导体制造过程的一大工艺，使用不同的方式连接数十亿个电子元器件，形成不同的半导体产品。目前， NAND工艺中所使用的材料是六氟化钨（WF6），随着钨材料在降低层高方面不断触及物理极限，三星开始锁定钼作为替代材料。据悉，三星的这一转变有望进一步缩减层高并降低NAND响应时间，性能将进一步提升。

不过，引入钼材料要求生产设备能够耐高温处理，将固态钼原材料加热至600 ℃以转化为气态，为此三星已从Lam Research公司引进了五台Mo沉积机，还计划明年再引进20台设备。此外，三星正与多家相关供应商紧密合作，包括Entegris和Air Liquide公司。

除了三星之外，报道指出美光等存储大厂也在探索钼应用于NAND生产的可行性。

铠侠推出2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存

7月3日，铠侠宣布已经开始使用第八代BiCS FLASH 3D闪存技术，向客户提供2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存样品，该款产品在业内拥有最大容量，有望推动包括人工智能在内的多个应用领域成长。

据悉，铠侠通过专有工艺和创新架构，在存储芯片的垂直和横向扩展上均取得了突破，并采用了CBA（CMOS直接键合到阵列）技术，以制造更高密度的设备，并提供3.6Gbps接口速度。

图片来源：铠侠

铠侠表示，与公司当前第五代QLC设备（铠侠产品中容量最高）相比，2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存位密度约提高了2.3倍，写入能效比提高了约70%，全新的QLC产品架构可在单个存储器封装中堆叠16个芯片，从而为业界提供4TB容量，同时，它还具有更小的封装尺寸（11.5 x 13.5毫米）和1.5毫米的封装高度。

除了2Tb QLC之外，铠侠还在其产品组合中增加了1Tb QLC存储设备。与容量优化的2Tb QLC相比，性能优化的1Tb QLC的顺序写入速度大约提高了30%，读取延迟大约改善了15%。1Tb QLC将被部署于高性能应用中，包括客户端SSD和移动设备。

QLC SSD，人工智能领域大有可为！

与多层单元（MLC）和三层单元（TLC）设备相比，QLC NAND每个单元可以存储更多数据，显著提升存储性能。因此，无论是三星还是铠侠，针对QLC NAND皆有布局。

此前QLC NAND主要应用于PC OEM和消费级SSD领域，随着AI大模型不断普及，数据中心存储需求不断激增，QLC NAND尤其是QLC SSD有望在AI、大数据领域大显身手。

受益于AI需求推升，全球市场研究机构TrendForce集邦咨询预估，2024全年QLC Enterprise SSD出货位元上看30EB（EB；Exabyte），较2023年成长四倍。

图片来源：拍信网

TrendForce集邦咨询认为，QLC SSD在AI应用搭载提升有两大原因，一是该产品的读取速度，二是TCO（总体拥有成本；Total Cost of Ownership）优势。由于AI推理服务器主要以读取为主，资料写入次数不若AI训练型服务器（AI Training Server）频繁，相较HDD，QLC Enterprise SSD读取速度更胜，且容量已发展至64TB。

此外，实际上目前通用型服务器采用的HDD产品主流容量在20~24TB，而QLC Enterprise SSD（64TB）单个产品运转除了较HDD节省电力外，在存储容量布局上，QLC所需使用空间减少，可大幅降低TCO成本。AI Training已然成为重度电力消耗应用，因此节能将成为存储产品的优先考量，故大容量QLC Enterprise SSD产品更是大宗AI客户寻求的解决方案。

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