从1950年到2010年，AI模型训练数据集大小每年平均增长1.3倍；而2010年到2025年，这一增速跃升至每年2.7倍，GPT-4已迈入万亿参数规模。
得瑞领新CTO薛红军在2026全球闪存峰会上发表演讲
2026年8月，在2026全球闪存峰会上，得瑞领新CTO薛红军在题为《极致存力，不负算力——AI时代SSD的范式演进》的演讲中展示了这一组数据后表示，训练数据的爆炸式增长，对存储产业提出了历史性挑战。预测显示，AI推理需求将以每年56.2%的复合增长率增长，未来将成为NAND需求的最大驱动力。
当算力边际效应递减，存储成为决胜关键，如何多维度优化SSD以释放AI潜能，成为核心命题。薛红军从微观技术层面切入，聚焦SSD内部的核心算法优化，探讨如何让存储更好地满足AI负载需求。
AI工作负载带来的三大挑战
薛红军认为，AI应用对SSD提出了性能、延迟和寿命三方面的严苛要求。
得瑞领新CTO薛红军在2026全球闪存峰会上发表演讲
性能方面，场景高度分化。训练阶段侧重高顺序带宽，用于读取数据集和Checkpoint；推理阶段则依赖高随机IOPS，特别是向量RAG场景下的混合读写负载。KV-Cache卸载对4K/16K小IO随机读性能提出更高要求，需要优化低队列深度下的响应能力。
延迟方面，任何抖动都会直接造成GPU气泡、算力浪费和首Token延迟恶化。顺序读写关注平均延迟，随机读写则更关注99%和99.9%的尾部延迟。KV-Cache卸载场景中，任何延迟抖动都会直接拖累GPU算力效率。
寿命方面，每日全盘写入次数（DWPD）成为核心衡量指标。普通推理场景需要DWPD 1-2，向量库RAG场景需要DWPD 2-5，而KV-Cache卸载场景的写入强度极高，DWPD需求高达3-10。
应对策略：SSD核心算法优化
针对上述挑战，薛红军介绍了得瑞领新在SSD内部算法层面的系统应对策略。
高性能方向，得瑞领新采取全局优化OP策略。优化元数据直接降低元数据空间占比，增加OP空间；动态分合流机制在特定场景下合并open块，降低空间浪费；Page retire技术将失效页标记退役而非直接报废整个Block，配合Dummy数据补齐，使剩余页继续使用；RAID降级机制在出现坏块时自适应降级（如从31+1降为30+1），避免Super Block整体报废。此外，采用SRAM和DRAM混合Buffer形式，将高频访问数据放入纳秒级延迟的SRAM中，大幅降低访问延迟。在大映射粒度下的FTL算法优化中，通过动态时延合并策略将相邻4K写入合并，减少NAND读取和改表次数。数据排布优化则将数据分散到多个NAND die上，提升并发访问效率。智能中断聚合技术将多个IO合并为一个中断，单盘性能提升45%，多盘场景下提升超过60%。应用这些技术后，得瑞领新Gen5 TLC产品的随机写IOPS比行业平均值提升40%以上，QLC产品顺序写提升40%，随机写提升95%。
低延迟方向，得瑞领新采用自适应命令调度策略，在全链路上优化前台与后台请求的优先级控制，根据用户负载和读写比例动态调整。智能预读策略通过监控主机workload行为，提前将用户数据读入NAND Data Register或DRAM，使顺序读延迟降至5μs以内。Overlap Write场景下的数据去重技术，在热数据频繁重写时通过缓存减少NAND写入次数，降低写放大和时延。FTL L2P Table的Prefetch与Cache机制类似CPU的L1/L2 Cache，将热映射表放入SRAM，大幅降低地址转换延迟。定期更新VT技术，通过后台识别NAND错误并更新最优VT，在3个9和4个9的QoS优化上效果显著。动态Suspend策略则根据主机负载自适应调整Suspend时机和插入点，确保用户读写QoS最优。优化后，TLC产品随机读4个9延迟降低30%以上，随机写降低40%以上。
高寿命方向，核心在于冷热数据识别与隔离。根据写入时间戳、访问频率、最近访问间隔和写入块大小等维度，得瑞领新对用户数据进行加权评分，识别出热、温、冷三类数据，并分配完全独立的物理块池，实现物理隔离。同时支持动态配额调整，根据训练阶段自动调整三类块池的空间占比。冷热数据隔离后，写放大从JESD219A无优化时的4.11降至2.39，相比无优化寿命提升超过70%。
技术产品化落地：PCIe 5.0完整解决方案
目前，得瑞领新已经将上述算法优化全面落地于PCIe 5.0产品线。
TLC系列（D8436/D8456）覆盖3.84TB至15.36TB，顺序读写分别达到14.5GB/s和10.5GB/s，随机读写IOPS最高3400K/1150K，随机读写延迟分别为47μs和4μs，4个9QoS延迟控制在0.3ms以内，D8456系列支持3 DWPD。QLC系列（D8433）覆盖15.36TB至122.88TB，顺序读写达14.2GB/s和5GB/s，随机读IOPS达3400K，16K随机读延迟100μs，DWPD为0.6，平均无故障时间250万小时，不可纠正误码率低于10-18。
从算法到产品的全链路优化
从全局OP优化、SRAM/DRAM混合缓存、冷热数据识别，到智能中断聚合、自适应调度和动态Suspend，每一项技术都指向同一个目标：让SSD在AI工作负载下实现极致性能、超低延迟和长久寿命。
【编后：
以“存力跃迁，AI破局”为主题的2026全球闪存峰会（Flash Memory World 2026）由DOIT传媒、华中科技大学计算机科学与技术学院、华中科技大学集成电路学院联合主办，大会主论坛汇聚中国工程院院士，华中科技大学、杭州电子科技大学等专家学者，除得瑞领新之外，还吸引了Solidigm（思得）、华为、慧荣科技、天翼云、紫光闪芯、联想凌拓、浪潮信息、中科曙光、数合泰等存储全产业链力量，与各界代表共探AI时代存储技术与产业的新一轮变革。】
