闪迪开源SPRandom：160小时变6.2小时，企业SSD测试迎革命性提速

发布时间：2026-07-10 11:37:42 来源：北京中百文化传播有限公司 作者：百科

AI时代，闪迪时企数据量爆发式增长，开源企业级SSD存储容量也随之攀升。业S迎革过去，测试一台服务器的命性存储配置通常在10TB-50TB之间；而在2026年的AI服务器中，这一数字正在发生指数级增长。提速主流配置已经从15TB迅速切换至32TB，闪迪时企为了应对万亿参数大模型，开源64TB甚至128TB的业S迎革企业级SSD开始在大规模集群中批量部署。

容量暴涨的测试背后，是命性AI业务逻辑对存储提出的全新挑战。企业不再单纯追求“存得多”，提速而是闪迪时企追求“存得值”和“存得快”。这种快速的开源市场需求变化对企业级SSD的测试带来了新挑战，传统SSD预处理方法耗时长，业S迎革正在成为整个测试流程中的"卡脖子"环节。

闪迪公司闪存产品市场及GTM部门高级总监Jeff Fochtman

对此，闪迪公司闪存产品市场及GTM部门高级总监Jeff Fochtman表示：“目前企业级SSD容量正在快速攀升，而当容量突破32TB后，开发测试与部署过程中的SSD预处理环节显然成为了一个主要瓶颈。这促使闪迪内部努力开发出全新工具SPRandom，从而在现有方法基础上大幅缩短预处理所需时间。我们期待SPRandom工具将为大容量及超大容量SSD用户创造更便捷、更实用的测试环境，并加速超大规模数据中心及企业级客户从采用、部署到生产的进程。”

如何破解这一难题？闪迪推出的创新开源工具SPRandom，其创新思路将为解决这一行业发展的重大瓶颈助力。

SPRandom的诞生，解决企业SSD测试的巨大挑战

开源工具SPRandom的诞生契机，源于10多年前闪迪公司工程师Steven Sprouse和同事探讨预处理后SSD内部预留空间（OP）分配机制的公式，当时这个理论相当超前，但看到未来的趋势。比如当时市场对SSD容量需求小，预处理耗时短，Steven Sprouse和几位工程师运用公式实现快速预处理的构想还没有实施的迫切性。

现如今，企业级SSD容量已在持续向更高水平突破。2025年FMS大会上，闪迪展示了一款基于UltraQLC™技术平台、容量高达256TB的NVMe企业级SSD。该产品能够满足当今AI严苛的工作负载的性能需求，核心创新包括：QLC直接写入（Direct WriteQLC）技术，通过在首次写入时利用断电保护安全机制，消除对SLC缓存的依赖；BiCS8 2Tb QLC晶粒，在保持晶粒尺寸紧凑的情况下实现存储密度翻倍。此外，UltraQLC™平台还通过动态频率调节（Dynamic Frequency Scaling）功能，在维持功耗水平的同时进一步提升性能，使超大容量SSD在性能、能效与可靠性之间实现更优平衡。

因此，预处理时间过长已然成为一个关键瓶颈。预处理（Preconditioning），是指在对SSD进行性能测试之前，通过反复写入和覆盖数据，使SSD达到一种模拟真实使用情况的"稳态"（Steady State）。只有在这种状态下，SSD的垃圾回收、磨损均衡等内部机制才会稳定运行，测试结果才能真实反映产品在实际应用中的性能表现。

传统的预处理方法采用两阶段模式：首先进行全盘顺序写入以覆盖所有逻辑地址，然后进行随机写入以重新分配SSD的预留空间。对于容量在16TB以下的SSD，这种方法尚可接受。但当容量突破32TB、64TB乃至更高时，问题变得愈发严峻。

SPRandom（Sandisk Pseudo-Random，闪迪伪随机）的创新之处，在于通过一套一体化算法，将SSD划分为多个重叠区域。各区域的重叠部分与数学公式预估的该区域预留空间（OP）相对应；随着物理地址增加，预留空间（OP）也在缩减。与此同时，算法也会确保每个地址按伪随机序列至少完成一次写入。

传统上，使容量超过16TB的SSD进入稳态并进行准确测试，通常需要耗时数天甚至数周对SSD进行顺序与随机写入。而借助SPRandom工具，采用伪随机预处理方法并整合I/O基准测试工具fio（Flexible I/O Tester），可将这一过程缩短至仅仅数小时。

SPRandom工具一亮相，就给业内带来惊喜。根据闪迪提供的数据，SPRandom将32TB SSD的预处理时间从超过160小时缩短至约6.2小时。对于更高容量的设备，时间节省极为显著，彻底解决了行业的痛点。这也为未来满足AI服务器“小时级”甚至“分钟级”的扩容需求，提供了强大的助力。

SPRandom采用开源模式，从技术优势到行业生态的整体推进

尽管SPRandom具备申请专利的条件，闪迪却作出了一个非常规的决定：将其开源。在2026年AI服务器大规模部署的背景下，企业级SSD预处理测试工具的开源具有极高的战略价值和实际效益。这不仅是一个技术共享行为，更是推动整个AI基础设施生态高效、透明、低成本发展的关键举措。

“若要真正引领行业发展，我们必须融入更广泛的社群并参与研讨。” Steven Sprouse强调，“要成为生态的共建者，而非旁观者。虽然技术保密或许能帮助闪迪及其客户受益，但向更广阔的社群分享技术同样具有重要价值。”

Jeff Fochtman进一步解释了闪迪的战略考虑：“我们观察到，随着大容量企业级SSD使用规模扩大，客户在预处理过程中普遍遭遇瓶颈。将SPRandom开源贡献给行业生态系统后，可帮助消除厂商、制造商和终端用户的关键障碍，有助于加速技术采用与部署进程，从而有效解决预处理过程所带来的挑战。通过这项开源项目，闪迪能够帮助整个行业生态系统节省大量时间，并加快采用超高容量SSD，同时实现了测试的一致性和可重复性。”

“SPRandom 的开源包含两个主要部分：开源方法论本身，即公开SPRandom的工作原理，并与全球网络存储工业协会（SNIA）及开放计算项目（OCP）合作，使其他厂商能够自主实现该方法；开源SPRandom算法代码，并集成至上游测试工具，即Flexible I/O测试工具（fio）”，Jeff Fochtman介绍道。

在AI时代，时间就是算力，开源工具通过消除预处理环节的摩擦，让每一块SSD都能以最佳状态、最快速度投入到万亿参数模型的训练中，其产生的间接经济价值远超软件本身的价值。闪迪SPRandom也给业界提供一个通过开放创新应对共同挑战的成功范式，这种开源生态将惠及产业和自身，整体推动AI时代高效存储的快速到来。

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