歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
固態硬碟優點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
固態硬碟優點的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李志明,吳國安,李翔寫的 Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 資訊工程系 陳碩漢所指導 蘇新允的 以Trim資訊進行資料配置增進固態硬碟之GC效能 （2021），提出固態硬碟優點關鍵因素是什麼，來自於NAND-Flash、SSD、FTL、Trim、GC。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系所 張軒彬所指導 李昀真的 一個具備負荷感知的固態硬碟快取演算法 （2020），提出因為有 多層級儲存架構、多層級儲存架構、時間區域性、負載不平衡的重點而找出了 固態硬碟優點的解答。
Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作
為了解決固態硬碟優點 的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：
有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界 分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記
憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。 本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已
不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。 本書特色 1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。 名人推薦 「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體
基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理
以Trim資訊進行資料配置增進固態硬碟之GC效能
為了解決固態硬碟優點 的問題，作者蘇新允 這樣論述：
SSD全名為Solid-state drive，是基於NAND-Flash做為永久儲存裝置。NAND-Flash具有容量較大，改寫速度快等優點，近年來隨著NAND快閃記憶體的成本降低，SSD固態硬碟的應用範圍也就跟著增加。相較於傳統硬碟，SSD有隨機存取的速度很快、且存取時間固定、體積小等優點，但相對也有損壞時資料不可挽救、Cell讀寫次數有限制的缺點。 為了管理這些限制，SSD會有一個FTL（Flash Translation Layer）來管理Cell下次要寫到哪個地方，避免一直寫到同個地方以延長Cell的壽命，稱為Wear Leveling。然而為了更好的資料回收，Trim告訴SSD
哪些資料為無效的資料，並適時刪除，可以用來提升GC（Garbage Collection）效率。然而Trim在過去只被用來做GC效率的提升，較少的研究將它作為資料配置的依據。因此本篇論文提出了選擇write pointer機制來透過Trim資訊的方式進行資料配置，從源頭增進GC效率。
一個具備負荷感知的固態硬碟快取演算法
為了解決固態硬碟優點 的問題，作者李昀真 這樣論述：
由傳統機械式硬碟以及固態硬碟兩種裝置組成的多層級儲存架構，此架構利用固態硬碟作為傳統硬碟的存取，可以享有固態硬碟速度快、省電的優點以及傳統硬碟大容量的好處，提供使用者更佳的I/O效能體驗。但是，在目前的多層級儲存架構下，本論文觀察到常見的固態硬碟快取演算法，在工作量(workload)具有很高的時間區域性(temporal locality)時，固態硬碟和傳統硬碟將會發生負載不平衡(loading imbalance)的問題。 本篇論文將此問題細分為三大部分，並針對不同部分的問題，一一提出改善及解決的方案，本論文提出動態調整固態硬碟快取的演算法來解決上述問題，相較於以往，固定的固態硬碟
快取演算法，如：LARC(Lazy Adaptive Replacement Cache)[1] , Profit Caching[2]等，本篇論文採用動態決定固態硬碟快取機制，觀察目前固態硬碟和傳統硬碟的負荷情形，來動態決定使用者請求該由固態硬碟，還是由傳統硬碟服務。而最終目的讓傳統硬碟和固態硬碟，兩者的負荷達到平均(loading balance)，以減少使用者請求的延遲時間，並最大化整體系統的總處理效能(throughput)。