2024年仍值得購買HDD的三點原因

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本文由半導體產業縱橫(id:icviews)綜合

hdd在現代存儲中仍然佔有一席之地。

對於大多數用戶來說,hdd 現在幾乎已經過時了。無論是筆記本電腦還是台式機,ssd 或多或少都取代了機械硬碟,成為普通用戶唯一的真正存儲選擇。性能、可靠性、耐用性、噪音、尺寸甚至成本方面的考慮對 hdd 來說都不太友好。

然而,即使到了 2024 年,您仍然有理由考慮為您的系統使用 hdd。對於優先考慮大容量和冷存儲而不是性能的用戶來說,它們仍然是更好的選擇。

hdd成本優勢

雖然大多數用戶購買 1tb 甚至 2tb 的 ssd 並不會比選擇相同容量的 hdd 節省太多,但更大的 hdd 在價格上仍然可以擊敗 ssd。遊戲或工作 pc 的存儲需求與 nas、家庭伺服器和專業設置的存儲需求大不相同。

最適合玩遊戲的 ssd可能就是 1tb gen4 nvme ssd,但對於需要 4tb、6tb 或更大容量硬碟的人來說,從成本角度考慮,還是更傾向於使用傳統硬碟。例如,4tb seagate barracuda hdd 售價僅為 85 美元,但 4tb samsung 870 qv 售價約為 300 美元,而它恰好只是 sata ssd。

在存儲密集型設置中,價值比性能更重要

即使您認為構建 nas 的人可能不得不購買更昂貴的 nas hdd,但即使是 4tb 的 seagate ironwolf pro 也只需 155 美元——僅為三星 sata ssd 的一半。當您考慮更大的驅動器和 raid 設置時,ssd 的定價就毫無意義了。考慮到在這些存儲密集型設置中價值比性能更重要,hdd 很容易勝出。

hdd 更適合用於檔案存儲

hdd 和 ssd 可以可靠地存儲數據多年,而不會出現任何問題。雖然現代ssd 的使用壽命通常比 hdd(約 5 年)更長(約 10 年),但這沒有考慮未插電的驅動器。由於 ssd 存儲數據的方式,長時間(通常為一年左右)斷電(或斷電壓)可能會導致數據丟失。

對於大多數人來說,讓 ssd 斷電一年或更長時間可能聽起來不太現實。但是,處理大量數據的用戶通常會將已填滿的驅動器存儲在冷存儲中(拔下電源,留待以後使用)。為此目的使用 ssd 可能會損害數據完整性,這就是為什麼許多人仍然喜歡使用 hdd 進行檔案存儲的原因。

並非每台 pc 都需要快速存儲

對於遊戲玩家、創作者和專業人士來說,現代 ssd 的響應速度無與倫比,他們可以真正利用超快的讀寫速度和隨機 iops 的優勢。您不會指望遊戲 pc 或生產力機器上只有 hdd 設置。但是,仍然有一些系統並不真正需要快速的啟動時間、載入時間或傳輸速度。

這裡指的是家用電腦、htpc、媒體伺服器、老年人或兒童使用的電腦,以及偶爾使用的系統,這些系統使用機械驅動器就可以正常工作。根據使用頻率、用戶類型和應用程序類型,hdd 可以完美滿足許多計算機的需求。此外,這些系統中的許多系統也將受益於更大 hdd 的卓越性價比。

ssd的時代正在到來

正如我們上面所看到的,硬碟在現代存儲中仍然佔有一席之地。然而,再過幾年,ssd 可能最終會在每 gb 成本和其他方面超越 hdd。我們不斷看到 ssd 領域的發展,例如 nvme-over-fabrics (nvme-of) 和 nvme-over-cxl (nvme-oc)。誰知道再過十年後nvme 世界會是什麼樣子呢?

ai大模型催生海量存儲需求,ssd與hdd皆有望從中受益。其中,基於速度、低延遲、耐用性和節能等優勢,業界普遍看好ssd在ai時代下的發展。

無論是ai訓練還是推理環節,ssd皆有機會擔當重任。

全球市場研究機構trendforce集邦諮詢最新調查顯示,在ai模型訓練過程中,ssd不僅負責儲存模型參數,包含不斷更新的權重和偏差,而且可以創建檢查點(check point),以定期保存ai模型訓練進度,即使訓練中斷也能從特定點恢復。上述功能都相當依賴高速傳輸以及寫入耐用度,因此客戶主要選擇使用4tb/8tb tlc(三層單元快閃記憶體) ssd產品,以滿足嚴苛的訓練過程需求。

ai推理環節中,ssd可在推理過程中協助調整、優化ai模型,尤其ssd可以實時更新數據,以便微調推理模型結果。ai推理主要提供檢索增強生成(rag, retrieval-augmented generation)和大型語言模型(llm, large language model)服務,而ssd可以儲存rag和llm參考的相關文檔和知識庫,以生成含有更豐富信息的響應。

隨著更多生成信息是以影片或相片顯示,其數據存儲量也相應增加,因此,tlc/qlc(四層單元快閃記憶體) 16tb以上等大容量ssd便成為ai推理主要採用的產品。

trendforce集邦諮詢預估,今年ai相關ssd採購容量將超過45eb,未來幾年,ai伺服器有望推動ssd需求年增率平均超過60%,而ai ssd需求在整個nand flash(快閃記憶體)的佔比有機會自2024年的5%,上升至2025年的9%。

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