六、小结

拿到PE501 61.44TB的时候，SSD通电时间、读取、写入数据均为0。等到我们完成测试，SSD已经读取了396TB，写入量更是超过了1PB。

如此巨量的写入，SSD的健康度依旧是100%，也就是说写入寿命连1%都没用掉！

我们都知道，几乎所有采用了TLC、QLC NAND的消费级SSD，其最高写入性能需要仰仗SLC缓存，在短时间内它们可以提供很高的写入速度，并极大加速部分Benchmark的读测试，带来非常漂亮的分数结果。

而作为企业级SSD，长江存储PE501 61.44TB，在数据读写时并不会使用SLC缓存，而是采取QLC直读直写的方式，这里有人会怀疑QLC的写入性能！

对此，我们做了大量的测试。

首先是FIO测试，测试前我们会全盘写入2次，然后再进行51个测试项目，每个项目测试前再让SSD预热10分钟，确保SSD进入稳态，不会用到SLC缓存。

结果从QD1到QD512的测试，PE501 61.44TB在所有的测试项目中都稳定保持3800MB/s的写入速度，最低速度也有3695MB/s。

在Windows平台使用AIDA64 Linear Write继续验证，这个测试耗时13小时，总计写入180TB数据，PE501 61.44TB全程保持3800MB/s的写入速度，最低速度3615MB/s。

结论很简单，完全不用担心QLC的写入性能与寿命。

最后我们再来说说PE501 61.44TB作为AI存储设备是否合格！

与传统计算设备不同，AI存储对于读取的需求确实要远高于写入，而从测试结果来说，PE501 61.44TB是一块无可挑剔的AI企业级存储产品。

在训练启动与数据喂料阶段，跑出了14.1GB/s的恐怖读取带宽和108kIOPS（128KiB块），最大延迟（12.63ms）与平均延迟（4.75ms）相差不到3倍，且没有出现企业级测试中常见的“秒级”掉速或长尾延迟卡顿，能保证昂贵的GPU集群算力利用率（TFLOPS）始终处于饱和状态。

在训练中途的断点续训阶段，PE501 61.44TB在极端测试环境下，平均写入速度依然稳定在3853MiB/s，标准差为363.71MiB/s（波动率约9.4%），且最大长尾延迟被死死卡在 96.56 ms 以内，避免了分布式训练中由于“单点磁盘卡死”拖慢整个计算集群的木桶效应。

最后的推理与长文本训练的KV Cache阶段，PE501 61.44TB在总深度高达1024的极限压榨下，轰出了62.4万的总混合IOPS，更惊人的是其带宽波动率（标准差）小于0.6%，平均读写延迟分别为1.93ms和0.95ms。这样的数据足以保证用户在大模型多轮对话、调用历史记忆时，Token 的生成速度（TTFT 和每秒生成速度）非常平滑，不会出现断断续续的卡顿。

对于想要构建大模型训练服务器（如 8×GPU 节点）、长文本推理服务器，或者自动驾驶/多媒体 AI 训练集群的企业或者用户，PE501 61.44TB在性能和容量方面足以胜任。

文章的结尾，将本次测试的主要数据汇总成表格，供大家参考！