长江存储企业级固态硬盘PE501评测:全盘写入稳如泰山见过没有!

长江存储企业级固态硬盘PE501评测:全盘写入稳如泰山见过没有!

Napoleon Chan / 2026-05-20 16:4411104

消费级SSD评测相信大家看过不少了,那企业级SSD评测看过没有,尤其是容量动辄数十TB的企业级SSD评测看过没有?在近日,热点科技就收到长江存储YMTC PE501企业级PCIe 5.0 QLC固态硬盘,一款容量高达61.44TB,其性能表现是如何呢,一起看看?

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不用多说AI是目前对存储要求最高的领域,比如说英伟达Rubin单卡上搭载了容量高达288GB的HBM内存。那在计算卡拥有如此巨量内存后,为何还要高容量的SSD呢?其关键在于随着AI技术向多模态、长上下文方向快速演进,HBM内存在AI推理与训练过程中也难以承载超长上下文场景下不断累积的Token数,必须高效卸载KV缓存(键值缓存),这时就需要性能、大容量的QLC SSD。另一方面AI技术的全面普及推动RAG(检索增强生成)本地知识库进入爆发式增长阶段,对存储容量需求越来越高。而且TTFT(首Token延迟)作为影响用户体验的核心指标,直接影响了AI响应的即时性,这也刺激了对高性能、大容量的QLC SSD的需求。

长江存储PE501使用的是专业的U.2接口。U.2原名 SFF 8639,是SFFWG(SSD Form Factor Working Group)制定的企业级 2.5 英寸 SSD 高速接口标准,于2011年发布,在2015年正式更名为U.2,它能够提供25W供电,支持热插拔功能。PE501所用的U.2基于PCIe 5.0×4总线,带宽达到了128Gbps(16GB/s)。

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长江存储PE501还带有一个Sideband Connector(侧带管理接口),这是一个走I2C/PMBus,用于连接服务器背板的管理总线,起到监控(查看温度、电压、电流、健康状态、SMART 信息)、控制(远程复位、启停、限流、告警)等作用, 其信号独立于U.2,为SSD可靠性增加了一层保障。

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在PE501内部,长江存储晶栈®Xtacking®4.0技术打造的X4-6080三维闪存芯片,单盘提供15.36TB、30.72TB、61.44TB、122.88TB四种容量,因此PE501是长江存储首款超大容量PCIe 5.0 QLC企业级固态硬盘。

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也许有人问,TLC性能、寿命不是比QLC更长么,为何要用QLC制造企业盘。因为只有QLC能满足企业用户超大容量的需求,QLC每单元能存4比特数据,比TLC多出了33%,在相同空间下能够实现更大容量并节省宝贵的PCIe通道——假若一个2U空间机柜搭载122.88TB的PE501的话,能够实现近3PB存储容量,而服务器机房是按照机位 (U/整柜)计算租金的,越高存储密度相当于越省钱。其次现在AI训练大模型对硬盘的操作是读多于写,规避了QLC的短板。此外QLC每TB功耗更低——PE501读能效比高达700MB/s/W,写能效比高达167MB/s/W,有助于降低电力以及冷却成本。因此,在企业市场QLC硬盘深受大企业的青睐。

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而且当今QLC也能实现不错的性能,长江存储PE501在实现超大容量下,顺序读取速度为14200MB/s,顺序写入速度也有4000MB/s,4K随机读取性能高达3350K IOPS,延迟低至90μs,4K随机写入性能4000K IOPS,延迟低至8μs。芯片具备5000次编程/擦写次数(P/E Cycle),实现了0.6 DWPD耐久度,平均无故障时间(MTBF)高达 250万小时,不可修复错误率(UBER)仅为10⁻¹⁸,寿命终点断电数据保持能力达3个月(DR@EOL,40℃),容量待机功耗低至6W以下。

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性能测试

聊了这么多长江存储PE501特性,那SSD实际性能表现如何呢,现在进入实测环节。

必须说明的是,我们是基于PC平台测试,使用的是AMD Ryzen 9 9950X3D处理器以及MSI X870E EDGE TI WIFI主板,长江存储PE501是转接到主板上的M.2接口(PCIe 5.0)上进行测试,运行Windows 11专业版系统,与PE501实际应用有很大差距,软件、硬件层面都会影响它的性能发挥,并不能完全反映SSD的实力。在测试时,我们安装了额外的 风扇,对SSD进行主动制冷。

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第一项测试是“老熟人”CrystalDiskMark,用以测试SSD最大读写速度,实测PE501的顺序读取、写入速度分别达到14218MB/s、4048MB/s,高于官方标称值;不过随机读取、写入速度分别为2092093IOPS、195214IOPS,不如官方标称值,这很可能是U.2转接到M.2导致的。

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接下来是经典测试软件3DMARK与PCMARK了,在3DMARK存储基准测试中,PE501得分为2651, 平均带宽为455.84MB/s,平均存取时间为68μs。

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而在PCMARK中,我们进行了数据盘基准和完整系统盘基准两项测试,其中在PCMARK数据盘基准测试得分为4818分,带宽为730MB/s,平均存取时间低至33μs;而在完整系统盘基准测试中,PE501的得分为2523分,带宽为400MB/s,平均存取时间为66μs。

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第三项是AIDA64全盘读写测试,因为PE501容量超过60TB,因此这次测试成为了我们有史以来耗时最长的AIDA64测试,其中在Linear Read全盘读取测试耗时为648分28秒,Linear Write耗时为791分53秒。

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而且在测试中,PE501表现非常稳定,无论是全盘读取还是全盘写入,其曲线都能近似一条直线,这是消费级SSD难以做到的性能表现。

除了服务器、AI训练使用大容量的企业硬盘外,随着视频RAW普及,剪辑视频使用大容量SSD也越来越常见,因此我们使用了AJA System Test软件,测试了长江存储PE501写入、读取高分辨率、高码率视频时的表现。

测试设置为4K分辨率,10bit YUV编码,测试的文件大小分为64GB、500GB、1000GB和10000GB四组。在64GB文件大小下,PE501写入速度为3870MB/s、183FPS,读取速度为9572MB/s、453FPS

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在500GB文件大小下,PE501写入速度为3858MB/s、182FPS,读取速度为9705MB/s、459FPS。

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在1000GB文件大小下,PE501写入速度为3854MB/s、182FPS,读取速度为9747MB/s、461FPS

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在10000GB文件大小下,PE501写入速度为3857MB/s、182FPS,读取速度为9400MB/s、445FPS。

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不得不说,长江存储PE501在AJA System Test中的表现如同AIDA64一样稳定,即使写入10000GB,即近10TB的视频素材,速度近乎没有变化。

无论是CrystalDiskMark,还是AJA System Test,都是单纯读取或是写入的测试,难以反映SSD在读写混合场景下的性能表现,因此我们还加入了Iometer,测试SSD在128K顺序读写和4K随机读写下,QD1至QD32队列的性能表现,这些测试能更好反映SSD在复杂场景下的性能表现。

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从Iometer不难看出长江存储PE501的混合读写性能相当出色,比如在128K顺序读写及QD32 Read 75% + Write 25%设定下速度依然有7837MBps,而在4K随机读写及QD32 Read 75% + Write 25%设定下速度为832MBps。

在最后,我们看看长江存储PE501在两项生产力场景下的性能表现,一是在Photoshop 2022中加载24.6GB的NASA星空图,测试方法是计算把图片拖到PS中进行加载读取,并显示出画面的第一帧的所需时间,后续渲染时间不计入统计,实测PE501耗时为12.5秒。

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第二项生产力是在长江存储PE501上部署本地AI大模型,我们先通过LM Studio在PE501上部署本地轻量级模型Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash。在完成部署后,我们与大模型对话了两次,提出了“苹果历任CEO有谁”、“帮我整理一下苹果折叠iPhone相关信息”两个问题,电脑分别耗时6.57秒以及6.56秒就给出了答案

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不到7秒就回答了一个问题,这是什么样的速度呢?我们做了一个对比,把相同的模型部署到系统盘(入门级PCIe 5.0 M2固态硬盘),结果大模型部署在系统盘时,需要耗时12.1秒才能回答“苹果历任CEO有谁”这个问题,可见PE501速度之快。

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结语

从长江存储PE501测试可以看出,容量大只是企业级SSD基本要求,凭借着122.88TB单盘容量,它能够在2U机柜中实现了近3PB存储容量,而且2.5英寸机械硬盘身形、U.2接口让它拥有出色的向上兼容性,有效减少了用户的投资、运营成本。

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在性能上,长江存储PE501即使是61.44TB大容量下,呈现出与消费级SSD截然不同的性能表现,在AIDA64全盘写入、读取中都能做到近乎一条直线,AJA System Test读写64GB至10000GB视频素材时性能近乎如一,Iometer混合读写表现突出——128K顺序读写及QD32 Read 75% + Write 25%设定下速度依然有7837MBps,而在4K随机读写及QD32 Read 75% + Write 25%设定下速度为832MBps。此外它具备了5000次P/E Cycle、0.6 DWPD、250万小时MTBF高可靠性,是一款可以挑大梁的超大容量PCIe 5.0 QLC企业级固态硬盘。

PE501的诞生不仅是长江存储凭借自主研发的晶栈®Xtacking®4.0架构交出高分答卷,更是为存储行业提供了一个超大容量、高性能的解决方案,为AI时代数据中心的海量存储需求注入强劲动能。





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