マイクロンのエンジニアは最近、UFSとNVMeのユーザーレベルストレージのパフォーマンスの違いを比較するテストを実施しました。この2つを比較するために、測定されたシステムオーバーヘッド（レイテンシー1、2、4）を、想定されるHWレイテンシーに適用しました。HWレイテンシーは、同等のパフォーマンスを発揮するデバイスを比較した場合、UFSでもNVMeでも同等になると想定されます。この想定が可能なのは、レイテンシ1、2、4で測定されたシステムオーバーヘッドはHWレイテンシーに依存しないため、どのHWデバイスにも適用できるからです。UFSとNVMe はどちらも同じパフォーマンス特性を持っていると想定されます。同等のUFSデバイスとNVMeデバイスを2台ずつ比較するために、測定されたオーバーヘッドと想定されるデバイス速度を使用して、予想されるシステムパフォーマンスを計算します。
まずはHWの持続時間を考慮せずに、システムオーバーヘッドの数値を比較しました。4つのケースすべてにおいて、NVMeのオーバーヘッドは、UFSのオーバーヘッドに対するパーセンテージで表します。4つのケースすべてにおいて、NVMeのオーバーヘッドはUFSのオーバーヘッドよりも小さくなっています。
次に、2つの同一デバイス（UFSとNVMeが1つずつ）を対象に、NVMeとUFSのシステムレベルのパフォーマンスを比較しました。推定目的で、128KBの書き込みの場合は125マイクロ秒、128KBの読み取りの場合は104マイクロ秒、4KBの書き込みの場合は12.5マイクロ秒、4KBの読み取りの場合は16.6マイクロ秒というレイテンシーを想定しました。これらの数値は、サンプルの256GB NVMeデバイスのパフォーマンス特性に対応しており、使用した数値は実測値です。他の数値を使用することも可能で、使用した手法はそのまま適用できます。このテストでは256GBのデバイスを選びましたが、他の密度を使用することもできます。デバイスの容量が大きくなると、システムのオーバーヘッドへの影響が大きくなり、NVMeの利点がさらに顕著になると予想されます。
測定されたシステムオーバーヘッドの数値を上記のデバイス特性に適用し、システムパフォーマンスの予想値を計算しました。その結果、128KBのシーケンシャル書き込み速度が28%向上し、シーケンシャル読み取り速度が15%向上しました。ランダム書き込みでは、NVMeはUFSと比較してIOPSが30%増加し、ランダム読み取りIOPSが16%増加しました。
まとめると、テストした4つのワークロードすべてにおいて、NVMeの方が、ストレージSWスタックが大幅に単純化されているため、大幅に優れたパフォーマンスを発揮しました。
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