AI時代，數據量爆發式增長，企業級SSD存儲容量也隨之攀升。過去，一臺服務器的存儲配置通常在10TB-50TB之間；而在2026年的AI服務器中，這一數字正在發生指數級增長。主流配置已經從15TB迅速切換至32TB，為了應對萬億參數大模型，64TB甚至128TB的企業級SSD開始在大規模集群中批量部署。

容量暴漲的背后，是AI業務邏輯對存儲提出的全新挑戰。企業不再單純追求“存得多”，而是追求“存得值”和“存得快”。這種快速的市場需求變化對企業級SSD的測試帶來了新挑戰，傳統SSD預處理方法耗時長，正在成為整個測試流程中的"卡脖子"環節。

閃迪公司閃存產品市場及GTM部門高級總監Jeff Fochtman

對此，閃迪公司閃存產品市場及GTM部門高級總監Jeff Fochtman表示：“目前企業級SSD容量正在快速攀升，而當容量突破32TB后，開發測試與部署過程中的SSD預處理環節顯然成為了一個主要瓶頸。這促使閃迪內部努力開發出全新工具SPRandom，從而在現有方法基礎上大幅縮短預處理所需時間。我們期待SPRandom工具將為大容量及超大容量SSD用戶創造更便捷、更實用的測試環境，并加速超大規模數據中心及企業級客戶從采用、部署到生產的進程。”

如何破解這一難題？閃迪推出的創新開源工具SPRandom，其創新思路將為解決這一行業發展的重大瓶頸助力。

SPRandom的誕生，解決企業SSD測試的巨大挑戰

開源工具SPRandom的誕生契機，源于10多年前閃迪公司工程師Steven Sprouse和同事探討預處理后SSD內部預留空間（OP）分配機制的公式，當時這個理論相當超前，但看到未來的趨勢。比如當時市場對SSD容量需求小，預處理耗時短，Steven Sprouse和幾位工程師運用公式實現快速預處理的構想還沒有實施的迫切性。

現如今，企業級SSD容量已在持續向更高水平突破。2025年FMS大會上，閃迪展示了一款基于UltraQLC?技術平臺、容量高達256TB的NVMe企業級SSD。該產品能夠滿足當今AI嚴苛的工作負載的性能需求，核心創新包括：QLC直接寫入（Direct Write QLC）技術，通過在首次寫入時利用斷電保護安全機制，消除對SLC緩存的依賴；BiCS8 2Tb QLC晶粒，在保持晶粒尺寸緊湊的情況下實現存儲密度翻倍。此外，UltraQLC?平臺還通過動態頻率調節（Dynamic Frequency Scaling）功能，在維持功耗水平的同時進一步提升性能，使超大容量SSD在性能、能效與可靠性之間實現更優平衡。

因此，預處理時間過長已然成為一個關鍵瓶頸。預處理（Preconditioning），是指在對SSD進行性能測試之前，通過反復寫入和覆蓋數據，使SSD達到一種模擬真實使用情況的"穩態"（Steady State）。只有在這種狀態下，SSD的垃圾回收、磨損均衡等內部機制才會穩定運行，測試結果才能真實反映產品在實際應用中的性能表現。

傳統的預處理方法采用兩階段模式：首先進行全盤順序寫入以覆蓋所有邏輯地址，然后進行隨機寫入以重新分配SSD的預留空間。對于容量在16TB以下的SSD，這種方法尚可接受。但當容量突破32TB、64TB乃至更高時，問題變得愈發嚴峻。

SPRandom（Sandisk Pseudo-Random，閃迪偽隨機）的創新之處，在于通過一套一體化算法，將SSD劃分為多個重疊區域。各區域的重疊部分與數學公式預估的該區域預留空間（OP）相對應；隨著物理地址增加，預留空間（OP）也在縮減。與此同時，算法也會確保每個地址按偽隨機序列至少完成一次寫入。

傳統上，使容量超過16TB的SSD進入穩態并進行準確測試，通常需要耗時數天甚至數周對SSD進行順序與隨機寫入。而借助SPRandom工具，采用偽隨機預處理方法并整合I/O基準測試工具fio（Flexible I/O Tester），可將這一過程縮短至僅僅數小時。

SPRandom工具一亮相，就給業內帶來驚喜。根據閃迪提供的數據，SPRandom將32TB SSD的預處理時間從超過160小時縮短至約6.2小時。對于更高容量的設備，時間節省極為顯著，徹底解決了行業的痛點。這也為未來滿足AI服務器“小時級”甚至“分鐘級”的擴容需求，提供了強大的助力。

SPRandom采用開源模式，從技術優勢到行業生態的整體推進

盡管SPRandom具備申請專利的條件，閃迪卻作出了一個非常規的決定：將其開源。在2026年AI服務器大規模部署的背景下，企業級SSD預處理測試工具的開源具有極高的戰略價值和實際效益。這不僅是一個技術共享行為，更是推動整個AI基礎設施生態高效、透明、低成本發展的關鍵舉措。

“若要真正引領行業發展，我們必須融入更廣泛的社群并參與研討。” Steven Sprouse強調，“要成為生態的共建者，而非旁觀者。雖然技術保密或許能幫助閃迪及其客戶受益，但向更廣闊的社群分享技術同樣具有重要價值。”

Jeff Fochtman進一步解釋了閃迪的戰略考慮：“我們觀察到，隨著大容量企業級SSD使用規模擴大，客戶在預處理過程中普遍遭遇瓶頸。將SPRandom開源貢獻給行業生態系統后，可幫助消除廠商、制造商和終端用戶的關鍵障礙，有助于加速技術采用與部署進程，從而有效解決預處理過程所帶來的挑戰。通過這項開源項目，閃迪能夠幫助整個行業生態系統節省大量時間，并加快采用超高容量SSD，同時實現了測試的一致性和可重復性。”

“SPRandom 的開源包含兩個主要部分：開源方法論本身，即公開SPRandom的工作原理，并與全球網絡存儲工業協會（SNIA）及開放計算項目（OCP）合作，使其他廠商能夠自主實現該方法；開源SPRandom算法代碼，并集成至上游測試工具，即Flexible I/O測試工具（fio）”，Jeff Fochtman介紹道。

在AI時代，時間就是算力，開源工具通過消除預處理環節的摩擦，讓每一塊SSD都能以最佳狀態、最快速度投入到萬億參數模型的訓練中，其產生的間接經濟價值遠超軟件本身的價值。閃迪SPRandom也給業界提供一個通過開放創新應對共同挑戰的成功范式，這種開源生態將惠及產業和自身，整體推動AI時代高效存儲的快速到來。