更应该关注的是MTL在不同IO负载下的功耗、性能。大量的外围IO与控制器从原本的外挂南桥移动到CPU上PCH，再到MTL上的SOC die，这其中的延迟、功耗、性能表现几乎没有人测试过。

他妈的主播又羊了，提醒各位买点抗病毒口服液和对乙酰，保护好自己😭😭😭

主播没钱买药，homolab 114514全国可飞，19190810 DIE使用

再回过头来看这个，有了更多的感悟：
不同的评价体系和加权系数，带来的结果是完全不同的，在我的体系下client“缓外”与稳态性能的权重很低，而温度与兼容性的权重很高，带来的结果就是所有的flagship几乎都是T4。

与其去自己折腾一个说服不了自己的总分，自作聪明的给他做一个排名，不如让用户学会自己理解数据、分析数据，并从中提取出对自己有意义的东西。

这也是homolab一直以来的宗旨：我不会下任何简单粗暴的结论，而更愿意探究背后的原理、进行深入的分析。
#丁真吹存储 #丁真说其他的东西 #基础科普

主包友情提示，最近流感和支原体感染多发，建议戴口罩、备好药品

对乙酰药品：缓解发烧（不是治疗）
奥斯塔韦：甲流和乙流
可乐必妥：支原体感染
氨溴索：缓解痰液黏稠
黄桃罐头：喉咙痛时候可以补充些营养，你要喜欢吃西瓜和番茄也可以

要分析一个固态的综合性能与SLC策略,我们真正应该关心的是在脏盘与半满占用的情况下,slc cache还剩下多少､他有多少概率会爆出缓存､而在缓存外的性能是否能保证一个基本的稳定?而这些往往是hdtune等软件无法测试出的.


而更大的问题是，随着当我们引入脏盘度这一概念之后，GC回收的积极性、TRIM是否生效、操作系统与文件系统对于低粒度高随机文件的管理与读写请求，这些原本不太重要的东西变得越来越不可忽视。

这里有一个明显的例子：很多人抱怨他们的固态用久了之后，即使是大文件写入也会出现频繁的速度下降和卡顿。这未必是由于SLC Cache失效或者出缓，更可能的情况是:在高脏盘度下即使是SLC Cache也面临着实时GC回收与高度的REW读改写。这种情况一般出现于trim指令不常执行，SSD的主动GC回收又相对懒惰的场景下。因此尽管看起来还有不少空间，但在实际的物理块block与页page上，所有的空间都被等待回收与删除的垃圾占据，此时任何的写入都会触发实时GC与直面大量的REW读改写。

正如同这个PC801一样，在进行了足够长时间的4K LT写入后，他的128K写入速度远远低于write back这个最差的理论值。


这不是本文的重点，更不是什么一两句话就可以简单说明的东西，尽管我在之前的[随机写入，缓外]这篇文章中用几千字的篇幅探讨了这个事情，但在复杂的真实世界中的多重因素互相纠缠面前，我目前的水平实在是没办法将这个事情讲明白。

这个章节对于普通用户而言，可以这么简单粗暴的理解：讨论缓内缓外没有什么意义，他不是性能的主要影响因素，使用hdtune测试缓外唯一的作用就如同黄桃罐头之于甲流一般。

#丁真吹存储 #基础科普

homolab同款灵车，爱国者二号，已经打造完毕，准备抽奖！

同样的得一微垃圾主控，一样的128G，一样的答辩性能，不一样的IMFT 64L NAND。

敬请期待！
#存储笑话 #评测