DapuStor 双模式 SSD 以容量换取更快的随机写入

DapuStor 推出了一款双模式 SSD，将其 QLC 容量中的 6% 至 20% 划作永久、速度更快的 pSLC 区域。据称，DapuStor 双模式 SSD 的随机写入性能可达到全 QLC 配置的七倍以上。

对于既看重 QLC 密度、又受其写入特性制约的企业买家而言，这是一项重要承诺。DapuStor 实际上是将一块物理 J5060 划分为两个主机可见的存储区域，分别针对不同任务进行优化。

这一设计挑战了高容量 QLC 硬盘搭配独立写入型 SSD 的既有做法。不过，DapuStor 尚未公布价格、完整耐久性数据、独立的双模式测试结果或全面上市日期。

DapuStor 双模式 SSD 将一块硬盘划分为两个区域

核心变化并非更大的缓存，而是在高容量存储与可单独寻址的高性能区域之间进行固定划分。

DapuStor 于 8 月 12 日披露了这一架构，此前该产品已亮相在圣克拉拉举行的 FMS: Future of Memory and Storage 2026。该公司将此设计描述为面向企业工作负载的 SLC 加 QLC 双模式配置。

这一实现方式并非在 QLC 芯片旁搭配专用 SLC NAND，而是由控制器将选定的 QLC 单元以伪 SLC 模式运行，通常简称为 pSLC。

QLC，即四层单元闪存，会在每个单元中存储四个比特。这提高了存储密度，但也要求控制器区分 16 种可能的电压状态。

SLC 每个单元存储一个比特，仅使用两种状态。它通常写入更快，能承受更多次编程和擦除循环，并且对电压定位的精度要求更低。

伪 SLC 会将多比特 NAND 以类似 SLC 的方式运行。这一技术以牺牲 NAND 的大部分原生容量为代价，换取速度和耐久性。

消费级 QLC 硬盘通常会将一部分可变动的空闲 NAND 用作 SLC 写入缓存。传入数据会先快速写入该区域，随后在初始写入完成后转移至密度更高的 QLC 存储区域。

这种安排可以带来较高的突发速度。但当缓存写满、硬盘空间变得拥挤，或后台数据折叠无法跟上时，性能可能会显著下降。

DapuStor 的方法不同。其 pSLC 分配会作为一个明确区域持续可用，并以独立块设备的形式呈现给主机。

QLC 区域同样会作为独立设备出现。因此，存储软件可以将对延迟敏感的写入导向 pSLC，同时将批量数据保留在密度更高的区域。

DapuStor 表示，介质配置通过固件和控制器优化实现。其双模式设计采用了芯片级隔离、优化的 SLC 预留空间分配，以及面向区域的 I/O 调度。

芯片级隔离旨在减少 QLC 操作与 pSLC 流量之间的干扰。预留空间分配用于管理划给高速区域的 NAND，而调度则优先处理对延迟敏感的请求。

这些控制机制使这一设计比传统消费级缓存更具针对性。同时，它们也将更多责任转移给存储软件，后者必须识别哪些数据适合放入各个区域。

DapuStor 以一块 30.72TB 硬盘说明容量交换方式。在一种配置中，约 4TB 的原生 QLC 容量会转为 800GB 可用 pSLC。

这一转换比例更接近 5:1，而非简单计算所得的 4:1。部分物理容量可能会被超额预留、元数据、纠错和其他控制器需求占用。

其他配置会预留 400GB 或 1.2TB 的 pSLC。根据所选布局，报告的容量损失约相当于硬盘 QLC 容量的 6% 至 20%。

该公司表示，当每块硬盘贡献 800GB 时，一台全部采用双模式硬盘的 24 盘位服务器可提供 19.2TB 的聚合 pSLC 容量。每个盘位仍会保留更大的 QLC 区域。

这种拓扑将高速存储分散到全部 24 条 PCIe 链路上，避免将写入流量集中到少量专用缓存硬盘。

物理设备仍是一块 U.2、PCIe 4.0 x4 企业级 SSD。DapuStor 现有的 J5060 specifications列出的容量范围为 15.36TB 至 122.88TB。

已发布的 J5060 产品系列还支持 NVMe 1.4a 和双端口运行。双端口对企业存储阵列很重要，因为独立路径可在控制器维护或故障期间保持访问能力。

其意义在于逻辑布局，而非接口。一块常见的企业级硬盘如今可呈现具有两种不同性能和容量特征的存储空间。

QLC 写入性能是压力点

DapuStor 正在解决使许多高密度 QLC 硬盘长期局限于读密集型场景的弱点。

企业级 QLC 已成为内容存储库、对象存储、AI 推理数据集、云端归档及其他容量驱动型系统的有吸引力选择。这些应用可受益于高读取吞吐量以及每个硬盘位容纳更多 TB 的能力。

DapuStor 将标准 J5060 描述为一款面向读取优化的产品。其公开规格显示，该系列的顺序读取速度最高可达 7,300MB/s，随机读取性能可达 150 万 IOPS。

同一份规格也显示出更为有限的写入能力。标准 30.72TB J5060 在 16KB 操作下的额定随机写入性能为 30,000 IOPS。

其额定 16KB 随机写入延迟为 35 微秒。该系列部分容量型号的耐久性评级在五年内最高为每日 0.5 次全盘写入，即 DWPD。

DWPD 用于估计在保修期内每天可写入多少倍于硬盘容量的数据。它本身并不能说明延迟、工作负载一致性，或某个独立区域的耐久性。

独立测试已经显示出写入问题为何重要。2025 年的一篇 J5060 review将 61.44TB 型号与 Solidigm 的 P5336 进行了比较。

在该评测的 128KB 顺序读取工作负载中，J5060 达到 7.48GB/s。这一结果与 Solidigm 硬盘的 7.47GB/s 几乎相同。

但在随机写入下，对比结果发生了变化。在 16KB 条件下，J5060 录得约 32,400 IOPS，而 P5336 达到约 51,700 IOPS。

该测试中的尾部延迟也更有利于 Solidigm 硬盘。J5060 在 99.99 百分位时达到 181.4 毫秒，而 P5336 为 71.8 毫秒。

在 4KB 随机写入工作负载下，J5060 的性能约为 31,900 IOPS。P5336 提供约 48,000 IOPS，且尾部延迟显著更低。

这些数据来自标准 QLC 配置，而非 DapuStor 新推出的 pSLC 区域。它们并不能否定双模式的相关说法。

相反，这些数据表明了 DapuStor 试图解决的问题。J5060 已具备较强的读取性能和密度优势，但混合型或写入密集型工作负载可能会暴露其局限。

数据库日志是一个具体例子。日志会在数据库将变更提交至主结构之前记录这些变更，以在发生故障后保护一致性。

预写日志，即 WAL，也遵循类似原则。它们通常涉及频繁的小型、对延迟敏感的写入；如果存储响应变得不一致，后续操作可能被延迟。

元数据缓存同样会产生小型更新，但其运营重要性远高于其数据量所暗示的程度。大容量 QLC 卷可以容纳底层数据集，却仍可能难以处理这些高频写入。

AI 训练还会形成另一种混合模式。主数据集可能规模庞大且以读取为主，而检查点、元数据、日志和中间状态则会产生突发写入。

DapuStor 建议将大型数据集保存在 QLC 中，并将更活跃的数据导向 pSLC。这样一来，每条硬盘连接背后都具备两种存储特性。

该公司声称，其 pSLC 区域的随机写入性能超过纯 QLC 硬盘的七倍。该公司还表示，平均 4KB 随机写入延迟低于八微秒。

这些数据并不能与所有已公布的 J5060 数值直接比较。DapuStor 的标准评级采用 16KB 随机写入，而其低于八微秒的 pSLC 主张采用 4KB 操作。

队列深度、工作负载持续时间、硬盘填充程度、超额预留和稳态条件都会影响存储基准测试。在将这些数据视为完整的性能对比前，买家需要一致的测试参数。

即便如此，其基本方向仍具可信度。让 NAND 以单比特模式运行可减少电压状态数量，并简化编程过程。

悬而未决的问题是，DapuStor pSLC QLC SSD 在完整系统中能否持续保持这一优势。这需要在并发负载下对两个区域进行独立测试。

容量与性能才是真正的产品决策

DapuStor pSLC QLC SSD 并未消除密度与速度之间的取舍，而是让运营者能够决定这种取舍出现在哪里。

将 QLC 单元转为 pSLC 会降低可用容量，因为每个单元存储的比特更少。30.72TB 的示例使这项成本格外直观。

买家并非只是获得 800GB 高速存储。系统需要放弃约 4TB 的 QLC 容量来创建它。

这种交换仍可能具有运营合理性。否则，一个集群可能需要专用的高耐久 SSD 来承载日志、缓存或写入缓冲区。

独立硬盘会占用盘位、PCIe 通道、控制器资源、电力和散热能力。当许多容量型硬盘依赖一块高速设备时，它们也可能造成集中的瓶颈。

DapuStor 描述了一种传统配置：一块面向 SLC 的硬盘服务于五块 30.72TB QLC 硬盘。突发流量可能使该 SLC 硬盘的链路饱和，而其他链路仍未被充分利用。

双模式布局会将高速区域分布到每块参与其中的 SSD 上。一个 24 盘位系统可通过 24 个 pSLC 区域处理写入，而不是将其汇聚到少数缓存设备。

这是支持 DapuStor 双模式 SSD 的最重要系统层面论点。其益处并不局限于独立 NAND 区域的延迟。

它还改变了并行性、硬盘位分配和故障边界。每个 pSLC 区域都与其所支持的 QLC 容量并置。

DapuStor 表示，与其示例中的 1:5 架构相比，这可以将设备故障后的重建数据量减少近 80%。这是该公司基于特定拓扑得出的估算。

该设计无法阻止硬盘故障。如果一块双模式 SSD 发生故障，其 QLC 和 pSLC 区域都会同时不可用。

这种共同命运带来了不同风险。存放在 pSLC 区域的日志，不应被视为与同一物理设备上数据相互独立的保护措施。

复制、纠删码、故障转移和备份策略仍然必不可少。软件必须理解，这两个块设备共享同一个控制器、同一个机箱和同一个故障域。

分布式数据库可以在不同硬盘的 pSLC 区域之间复制日志。存储引擎可以将批量表放置在 QLC 上，并将对延迟敏感的日志放入另一块硬盘的 pSLC 分配区域。

当软件明确处理这些关系时，这一架构将更具实用价值。当管理员将逻辑隔离误认为物理独立时，它则可能带来风险。

DapuStor 还声称，pSLC 区域支持的编程/擦除循环次数超过 QLC 区域的 25 倍。单比特运行通常能够提升 NAND 耐久性，但这一说法缺少多项采购所需的细节。

该公司尚未针对 pSLC 分配区域单独公布 DWPD 或总写入量评级。买家目前还无法将这一高速区域直接与专用高耐久 SSD 对比。

他们还需要了解，写入 pSLC 和 QLC 是否共用总保修额度。大量使用较小区域所产生的磨损模式，可能与均匀写入整个硬盘截然不同。

由主机管理的数据放置还带来了另一项考量。应用需要制定策略，将高频写入保持在有限的 pSLC 容量内，同时避免意外将其写满。

固定区域避免了动态消费级缓存不可预测的收缩问题。但它也形成了一条软件必须监控的硬边界。

如果该区域写满，主机不能假定空闲 QLC 空间会自动转化为高速容量。具体行为取决于 DapuStor 的管理命令和所支持的重新配置流程。

这使该产品成为一项存储架构决策，而非即插即用的性能升级。只有当软件能够有意识地利用这两个区域时，牺牲容量才值得。

DapuStor 的竞争对手正通过不同路径应对 QLC

竞争的核心问题在于：企业是希望每块硬盘内同时具备高速和高密度介质，还是采用性能角色更明确的独立分层。

DapuStor 的主要对手是传统的分离式架构。这种设计将高密度容量 SSD 与专用于写入的设备搭配使用。

专用硬盘提供了清晰的硬件隔离。管理员可以选择高耐久设备、独立更换，并在不受相邻 QLC 区域流量影响的情况下进行基准测试。

其缺点在于集中化。数量有限的缓存设备可能限制吞吐量，或扩大单次故障所影响的数据范围。

DapuStor 则将这一高速层分布到整个阵列中。它以每块硬盘牺牲部分容量为代价，换取更广泛的并行能力和更统一的服务器配置。

Micron 通过其 XTR 产品线采用了独立硬盘模式。该产品完全使用以 SLC 模式运行的 TLC NAND，作为容量型 SSD 阵列的高耐久写入缓冲区。

Micron 为 XTR 产品标注了最高 35 DWPD 的耐久性评级。这一定位强调持续写入耐久性，而不是在同一硬盘内结合容量与加速能力。

独立设备方案允许运营者独立扩展缓存容量。然而，它需要额外硬盘，并要求仔细规划写入层与容量层之间的规模配比。

Sandisk 则通过其 UltraQLC 平台走上了另一条路径。其 Direct Write QLC 设计将数据直接写入 QLC，而非依赖 SLC 暂存缓存。

Sandisk 表示，这种方式可在断电时保留写入数据，同时避免后续的数据折叠步骤。其 UltraQLC architecture 优先追求高容量下稳定的直写 QLC 行为。

Direct Write QLC 与 DapuStor 的双模式设计解决的是不同问题。Sandisk 致力于改进直写 QLC 路径，而 DapuStor 则保留了一个独立的低延迟区域。

Solidigm 的 P5336 是另一个对比对象，因为它同样是一款高密度企业级 QLC 硬盘。独立测试发现，它与标准 J5060 在大块读取吞吐量方面表现相近。

在那次评测中，P5336 在多项随机写入和尾延迟工作负载中表现更佳。新的 pSLC 模式正是 DapuStor 针对这类短板给出的回应。

NVMe 多年来一直预见到可配置介质布局的需求。FMS 2019 上的一场演讲曾描述一种模式：客户可针对不同使用场景配置同一产品。

早期消费级产品也曾尝试采用固件定义的高速和容量区域。Enmotus 和 Phison 曾在 FuzeDrive P200 中使用分区硬盘概念。

该产品从未使这种模式成为主流消费级品类。如今，企业软件、可预测的工作负载和大容量硬盘创造了不同的应用环境。

数据库运营者可以明确将 WAL 放置在一个区块设备上。消费级操作系统则不太可能向普通用户清晰暴露此类放置决策。

企业市场也更重视硬盘位、可预测的延迟、可控的故障域，以及针对工作负载的耐久性。这些优先事项强化了 DapuStor 的论点。

不过，它们也提高了证据门槛。企业客户需要稳态测试结果、认证数据、固件管理文档和支持承诺。

仅有巧妙的介质配置还不够。DapuStor J5060 的性能主张必须经受并发工作负载、接近满盘的状态、故障、重建和长时间写入的检验。

缺失的规格参数比峰值主张更重要

DapuStor 展示了一种可信的机制，但尚未提供足够的信息，让买家能够将该产品与成熟的存储层级进行比较。

第一个缺口涉及性能测试方法。DapuStor 表示，pSLC 区域可提供超过纯 QLC SSD 七倍的随机写入 IOPS。

该公司尚未公布完整的基准测试配置，包括队列深度、线程数、测试时长、硬盘填充水平和稳态准备条件。这些变量可能显著改变测试结果。

其延迟主张同样需要提供分布数据，而不只是平均值。数据库日志和元数据服务通常更关注第 99.9 或第 99.99 百分位，而非均值。

低于 8 微秒的平均值可能与造成干扰的延迟尖峰并存。独立测试应同时报告典型表现和尾部表现。

第二个缺口涉及耐久性。DapuStor 表示，pSLC 运行可提供超过 QLC 运行 25 倍的编程/擦除循环次数。

然而，该公司尚未给出按区域划分的 DWPD 或总写入量规格，也未说明保修核算是否会随每种分配方式而变化。

一个持续接收日志流量的 400GB pSLC 区域，将承受高度集中的工作负载。买家需要了解控制器如何轮换物理介质，以及如何在可见边界之外管理磨损。

第三个缺口是可配置性。DapuStor 称该分配方式具有灵活性，但公开材料并未清楚说明管理员何时进行选择。

目前尚不清楚分区是在出厂时设定、配置期间建立，还是可在硬盘部署后调整。在线调整容量会带来数据迁移和一致性问题。

主机命令路径同样需要文档说明。运营者必须了解哪些 NVMe 功能、厂商命令、驱动程序和管理工具能够创建及检查这些区域。

兼容性十分重要，因为企业存储栈差异很大。若设计需要定制编排，其工作量可能超过使用单独缓存硬盘的方案。

DapuStor 提到了主机支持的 Flexible Data Placement，即 FDP，作为另一种降低写入放大的方法。FDP 允许主机提供信息，帮助 SSD 将寿命相近的数据放在一起。

FDP 可以与双模式介质互补，但不应将这两项功能混为一谈。买家需要了解基础 pSLC 运行是否依赖于支持 FDP 的软件。

第四个缺口涉及独立验证。DapuStor 表示，分阶段客户测试和初步实际部署正在进行中。

该公司尚未公布这些客户的名称，也未发布其应用的测试结果。目前没有公开的生产案例研究，展示两个区域在持续混合流量下的表现。

标准 J5060 已接受第三方测试，但这些结果并不能验证新的固件配置。评测人员需要获得实际的双模式样品。

第五个缺口是商业可用性。这一架构在 FMS 2026 前后亮相，当时 DapuStor 展示了面向 AI 基础设施的企业级 SSD。

该公司的 FMS preview 介绍了面向高密度 AI 系统的产品和演示，但未提供该 J5060 模式的正式上市日期。

定价同样尚未披露。因此，买家无法从完整的经济角度比较容量损失、软件要求和部署节省。

DapuStor 认为，双模式硬盘可通过省去专用 SLC 设备降低采购和运营成本。这一结论取决于实际硬盘价格和可用容量需求。

需要接近全部可用 QLC 容量的集群，可能更偏好独立缓存设备。另一类系统则可能乐于以容量换取更低的写入延迟和更简单的扩展。

正确的比较应以工作负载为基础。仅凭峰值 IOPS 无法得出结论。

企业买家接下来应关注什么

三个信号将决定 DapuStor 双模式 SSD 是成为实用的存储选项，还是停留在有趣的固件演示阶段。

第一个信号是完整的双模式规格。DapuStor 应公布所支持的 pSLC 分配容量、可用 QLC 容量、耐久性评级、主机命令和重新配置规则。

按区域划分的保修细节将增强该公司的说服力。缺少耐久性限制说明，会使专用写入硬盘对耐久性要求严格的工作负载仍具吸引力。

第二个信号是 pSLC 和 QLC 流量同时存在时的独立测试。评测人员应在硬盘达到稳态后，测量吞吐量、平均延迟、尾延迟和耐久性行为。

测试应包括数据库日志记录、元数据更新、检查点写入、批量读取和重建活动。还应展示 pSLC 区域接近容量上限时会发生什么。

匹配的块大小和队列深度将至关重要。没有可比参数，所报道的七倍提升仍只是公司主张，而非采购指标。

第三个信号是具名部署案例或正式上市公告。公开客户可展示存储软件如何在两个区域间分配数据，以及如何处理故障。

上市信息还将揭示，双模式支持是覆盖整个 J5060 产品家族，还是仅限于特定容量。它也可能澄清现有硬盘能否通过固件获得该功能。

DapuStor 的方案在技术上是连贯的。它认识到，高密度 QLC 存储与对延迟敏感的写入正越来越多地共存于同一服务器中。

该设计也明确了容量成本。买家选择永久 pSLC 区域，而不是依赖会随可用空间而变化的临时缓存。

这种可预测性很有价值，但也带来了新的责任。管理员必须有意识地放置数据，保护两个区域免受共享故障影响，并监控更小的高写入区域。

对于开发者和基础设施团队而言，眼下的行动很直接：识别哪些数据确实需要低写入延迟。日志、WAL、元数据和检查点状态，比完整数据集更适合作为候选对象。

随后评估，将这些写入分散到每块硬盘上，是否优于单独的耐久性层。应将损失的 QLC 容量、PCIe 利用率、复制、重建风险和软件集成一并纳入考量。

DapuStor 的 pSLC QLC SSD 为 QLC 的写入限制提供了一个有吸引力的答案。接下来的考验在于，文档化的耐久性、独立基准测试和实际部署能否支撑这一答案。