作者：李大虾
小结：几个周几个夜把FTL那些事想说的已经完了，这里叙述过的事没有做好坏优劣比较，只期望能给FTL的设计者或学习者一点灵感或思绪。
很遗憾不能把FTL叙述的尽善尽美，一方面由于精力有限，另一方面，其实没有另一方面，主要是因为能力有限，每一个篇幅都只选择个人感兴趣的内容作为例子，而实际上在Paper的海洋上还有很多优秀的设计和算法，在此对那些论文著作者表示感谢，就不一一说明了。诸如Parallelization and Load Balancing和Error Handler这样的内容都没有叙述到，很多入门人在提到Nand Flash都会想到坏块管理，目前常用的坏块管理方式就Mapping和Skip的方式，Mapping即用好块代替坏块的方式，Skip则直接跳过或者叫忽略坏块。特别是Error Handler很多与代码设计有关，没有非常特别的算法，最多考量是易设计和低内存占用。而Parallelization and Load Balancing可能涉及到多任务系统调度算法设计，以及多通道Flash操作层次上，前者可以参考操作系统教程，后者则可以直接参考Datasheet，并实现其功能用在合适的时机。当然这一切不是我三言两语说的那么简单。关于Interface Adapter的协议部分，也同样参考Spec，每一种协议叙述起来都可以自成章节，将是我后面的奋斗目标，但是未来一年之计还不会写该主题文章，这是因为还有两个系列等待出世，为了避免以后食言，就不说明具体主题内容了，如有讨论，请联系李大虾（mailto:lishizelibin@163.com）或关注微信公众号大虾谈（DaXiaTalking）。
最后我特别想说的是人工智能（AI），个人也希望站在风口上，我原以为存储作为AI的基础设备随着风越来越大必将大有可为，反而AI将无所不能的特性能有助于提高存储设备的寿命和性能。但是AI如何应用在存储系统上，将有哪些讨论呢？除了上面所述的关于FTL Hot/Cold Data和GC方面应用，其他的应用都是针对Nand特性应用AI解决问题，比如考虑通过机器学习引入智能读取重试技术，智能降低读取延迟，它学习了PE Cycle、温度和位置等信息，在做Read Retry的时候选择合适的阈值电压来做读操作，而不必做多次Read Retry；还有就是帮助指导ECC编码策略，利用机器学习算法（比如聚类算法）将Flash里面Page按照不同PE Cycle和温度下BER（Bit Error Rate）数据进行分类，将分类结果的最差BER动态的修改LDPC编码率以得到最优的LDPC编码；再有就是控制好读写时候在不影响正确性的前提下使用最低电压，以延长Flash的寿命。而FTL层，希望能通过机器学习得知Flash的特征和Data存放模式，建立一套最佳模型，来指导Flash的运作以延长寿命和反馈学习不断优化性能。依照入行终不改，未来将为存储系统外加人工智能撸起袖子加油干。最后对读者能看得下去表示感谢。
