Corsair MP700 MICRO 4TB SSD 以更紧凑的外形尺寸提供新一代存储带宽。这款固态硬盘采用紧凑的 M.2 2242 规格，并使用 PCIe Gen5 x4 接口，专为轻薄笔记本电脑以及需要在更小 PCB 上实现高存储吞吐量的小型工作站而设计。凭借 4TB 的超大容量，它也解决了该领域常见的容量限制——目前 2242 SSD 的大容量产品仍然相对较少。
MP700 MICRO 支持 PCIe Gen5 x4 接口的 NVMe 2.0，读取速度高达 10,000 MB/s，写入速度高达 8,500 MB/s。对于只有一个 2242 插槽的系统，4TB 的容量可以让您将所有数据都存储在内部，无需管理外部硬盘，同时还能为大型游戏库或创意项目预留空间。
该存储采用 3D TLC NAND 闪存，与 QLC 闪存相比，TLC NAND 闪存在耐用性和成本效益方面更胜一筹，因此仍然是高性能消费级和工作站 SSD 的首选。该硬盘还支持 SMART 监控，用于健康状况监测和诊断。此外，该硬盘还支持 DEVSLP 和低功耗 NVMe PS4 空闲状态（低于 3 mW），这对于空闲功耗会影响电池续航时间的移动系统至关重要。
Corsair MP700 MICRO 的特性和市场定位
这款 MP700 MICRO 4TB 固态硬盘的标价为 1,034.99 美元，属于该细分市场的高端产品，其价格主要源于其 Gen5 接口和 2242 尺寸的 4TB 容量。Corsair 为这款硬盘提供 5 年质保，这在大多数高端 NVMe 固态硬盘中属于正常水平。
从市场定位来看，MP700 MICRO 4TB 的目标用户群体非常特定。市面上支持 Gen5 速度的 2242 接口硬盘并不多，容量达到 4TB 的更是凤毛麟角。因此，它并非通用的升级选项，而是专为空间有限但性能要求极高的紧凑型系统而设计的解决方案。
MP700 MICRO 最引人注目之处在于它如何融入紧凑型 AI 工作站和 Spark 系统这一类别，包括我们最近评测过的产品。这些平台完全依赖于更短的 M.2 2242 外形尺寸，与传统的 2280 部署相比，这种尺寸对存储选项的限制更为严格。正因如此，找到一款能够在这种尺寸下兼具高容量和现代 Gen5 带宽的硬盘就变得更加困难。
Corsair MP700 MICRO 规格
| 规格 | Detail |
|---|---|
| 概述 | |
| 存储外形尺寸 | M.2 2242 |
| SSD包装内容 | MP700 微型 M.2 固态硬盘 |
| SSD 兼容性 | M.2 2242 接口连接器窗口 11、Windows 10、Mac OS X |
| 界面与功能 | |
| 接口 | PCIe Gen 5 x 4 |
| 与非技术 | 3D TLC |
| SSD智能支持 | 是 |
| 发展规划署 | PS4：<3毫瓦 |
| 环境 | |
| 固态硬盘工作温度 | 0°C到+ 65°C |
| 储藏温度 | - 40°C至+ 85°C |
| 存储湿度 | 93% 相对湿度 (40° C) |
| 耐久性验证 | |
| 振动 | 20Hz~80Hz/1.52mm, 80Hz~2000Hz/20G |
| 固态硬盘冲击 | 1,500 G |
| 物理性能 | |
| 重量 | 0.024kg |
Corsair MP700 MICRO 性能
峰值合成性能
FIO 测试是一款灵活强大的基准测试工具，用于衡量存储设备（包括 SSD 和 HDD）的性能。它会评估带宽、IOPS 和延迟等指标，并分析不同工作负载（例如顺序和随机读/写操作）下的性能。该测试有助于评估存储系统的峰值性能，因此可用于比较不同的设备或配置。我们测量了该测试的峰值突发性能，并将两个 SSD 的工作负载限制在 10GB 以内。
在FIO综合基准测试中，Corsair MP700 MICRO的性能表现体现了其紧凑型2242设计的限制。其顺序读取速度为9,169 MB/s，平均延迟为0.91ms，低于大多数超过13,000 MB/s的全尺寸第五代固态硬盘，但与WD SN850X和三星990 Pro等高端第四代固态硬盘相比仍具有竞争力。顺序写入速度为7,948 MB/s，延迟为1.06ms，同样落后于尺寸更大的第五代固态硬盘，但与高端第四代固态硬盘相比仍具有竞争力。
在随机读写性能方面，Corsair MP700 MICRO 的 4K 读取 IOPS 为 1.277 万，4K 写入 IOPS 为 1.540 万，在某些情况下略优于 Crucial P510 和 Samsung 990 Pro 等产品，但低于性能更强、IOPS 超过 2 万的 Gen5 固态硬盘。虽然 MP700 MICRO 无法与速度最快的桌面级 Gen5 固态硬盘相媲美，但对于一款采用更小巧的 M.2 2242 接口的固态硬盘来说，它的性能依然相当不错。
| FIO 测试（MB/s/IOPS 越高越好） | 顺序 128K 读取 (1T/64Q) | 顺序 128K 写入 (1T/64Q) | 随机 4K 读取 (16T/32Q) | 随机4K写入（16T/32Q） |
|---|---|---|---|---|
| 闪迪 SN8100 | 15,000 MB/s（平均延迟 0.56ms） | 14,100 MB/s（平均延迟 0.59ms） | 2.312M IOPS（平均延迟 0.22ms） | 2.144M IOPS（平均延迟 0.24ms） |
| 金士顿FURY Renegade G5 | 14,600 MB/s（平均延迟 0.57ms） | 14,100 MB/s（平均延迟 0.59ms） | 2.028M IOPS（平均延迟 0.25ms） | 2.028M IOPS（平均延迟 0.25ms） |
| 三星9100 Pro | 14,600 MB/s（平均延迟 0.57ms） | 13,300 MB/s（平均延迟 0.63ms） | 2.734M IOPS（平均延迟 0.18ms） | 2.734M IOPS（平均延迟 0.19ms） |
| SK海力士白金P51 | 14,500 MB/s（平均延迟 0.58ms） | 13,500 MB/s（平均延迟 0.62ms） | 2.369M IOPS（平均延迟 0.22ms） | 2.669M IOPS（平均延迟 0.19ms） |
| 关键T705 | 14,400 MB/s（平均延迟 0.58ms） | 12,300 MB/s（平均延迟 0.68ms） | 1.585M IOPS（平均延迟 0.32ms） | 2.703M IOPS（平均延迟 0.19ms） |
| 十铨科技 GE Pro 2TB | 13,900 MB/s（平均延迟 0.60ms） | 12,800 MB/s（平均延迟 0.65ms） | 2.585M IOPS（平均延迟 0.23ms） | 1.818M IOPS（平均延迟 0.28ms） |
| Lexar Professional NM1090 PRO | 13,800MB/s（平均延迟 0.61ms） | 13,600 MB/s（平均延迟 0.62ms） | 2.251M IOPS（平均延迟 0.23ms） | 1.818M IOPS（平均延迟 0.28ms） |
| 十铨科技 GC Pro 2TB | 13,600 MB/s（平均延迟 0.62ms） | 12,700 MB/s（平均延迟 0.66ms） | 2.110M IOPS（平均延迟 0.24ms） | 1.686M IOPS（平均延迟 0.28ms） |
| PNY CS2150 | 10,400MB/s（平均延迟 0.80ms） | 8,801MB/s（平均延迟 0.95ms） | 1.379M IOPS（平均延迟 0.371ms） | 1.623M IOPS（平均延迟 0.32ms） |
| 海盗船 MP700 MICRO 4TB | 9,169 MB/s（平均延迟 0.91ms） | 7,948 MB/s（平均延迟 1.06ms） | 1.277M IOPS（平均延迟 0.40ms） | 1.540M IOPS（平均延迟 0.33ms） |
| 至关重要的P510 | 8,835 MB/s（平均延迟 0.90 毫秒） | 9,961 MB/s（平均延迟 0.80 毫秒） | 1.163M IOPS（平均延迟 0.44ms） | 1.196M IOPS（平均延迟 0.51ms） |
| 美光 3610 2TB | 6,839 MB/s（平均延迟 1.23ms） | 9,673 MB/s（平均延迟 0.87ms） | 1.523M IOPS（平均延迟 0.34ms） | 1.871M IOPS（平均延迟 0.27ms） |
| 三星990 Pro | 7,483 MB/s（平均延迟 1.12ms） | 7,197 MB/s（平均延迟 1.16ms） | 1.400M IOPS（平均延迟 0.36ms） | 1.403M IOPS（平均延迟 0.36ms） |
| 关键 P310 2TB | 7,197 MB/s（平均延迟 1.16ms） | 6,376 MB/s（平均延迟 1.31ms） | 1.163M IOPS（平均延迟 0.44ms） | 1.196M IOPS（平均延迟 0.43ms） |
| WD SN850X 2TB | 6,632 MB/s（平均延迟 0.76ms） | 7,235 MB/s（平均延迟 0.92ms） | 1.2M IOPS（平均延迟 0.43ms） | 825K IOPS（平均延迟 0.62ms） |
| 美光 2600 2TB | 5,702 MB/s（平均延迟 1.47ms） | 6,612 MB/s（平均延迟 1.27ms） | 1.11M IOPS（平均延迟 0.46ms） | 1.36M IOPS（平均延迟 0.38ms） |
法学硕士 (LLM) 平均加载时间
平均 LLM 加载时间测试评估了三种不同 LLM 的加载时间：DeepSeek R1 7B、Meta Llama 3.2 11B 和 DeepSeek R1 32B。每个模型测试 10 次，并计算平均加载时间。此测试衡量硬盘将大型语言模型 (LLM) 快速加载到内存中的能力。LLM 加载时间对于人工智能相关任务至关重要，尤其是在实时推理和处理大型数据集时。更快的加载速度使模型能够更快地处理数据，从而提高人工智能的响应速度并减少等待时间。
在将大型语言模型加载到内存方面，尽管配备了第五代接口，Corsair MP700 MICRO 4TB 的表现却接近垫底。由于 LLM 加载几乎完全依赖于读取操作，因此与全尺寸第五代 SSD 相比，该硬盘顺序吞吐量较低的缺点在这项测试中很快显现出来。MP700 MICRO 加载 DeepSeek R1 7B 型号的耗时为 3.47 秒，加载 Meta Llama 3.2 11B Vision 型号的耗时为 5.21 秒，加载更大的 DeepSeek R1 32B 型号的耗时为 5.39 秒。
总体而言，这些测试结果落后于大多数第五代固态硬盘，其中许多硬盘加载7B模型的时间接近2秒中段，加载32B模型的时间约为4到4.8秒。虽然MP700 MICRO在所有模型测试中都略胜于Micron 3610，但在AI模型加载方面，它无法与速度最快的桌面级第五代固态硬盘相媲美。
| 法学硕士平均加载时间（越低越好） | DeepSeek R1 7B | Meta Llama 3.2 11B 视觉 | DeepSeek R1 32B |
|---|---|---|---|
| SK海力士白金P51 | 2.5481s | 3.5809s | 4.1790s |
| 闪迪 SN8100 | 2.5702s | 3.5856s | 4.2870s |
| 三星 9100 Pro 4TB | 2.6173s | 3.6017s | 4.3735s |
| PNY CS2150 | 2.8107s | 3.6820s | 4.8962s |
| 英睿达 T705 2TB | 2.8758s | 3.6312s | 5.1080s |
| 三星 990 Pro 2TB | 2.8758s | 3.6312s | 5.1080s |
| 关键 P510 1TB | 2.8817s | 3.6631s | 5.0594s |
| 十铨科技 GE Pro 2TB | 2.9092s | 3.9136s | 4.8974s |
| 十铨科技 GC Pro 2TB | 2.9379s | 3.9267s | 4.8188s |
| WD SN850X 2TB | 3.0082s | 3.6543s | 5.4844s |
| 金士顿FURY Renegade G5 | 3.1843s | 4.8009s | 4.6523s |
| 关键 P310 2TB | 3.1889s | 3.7083s | 5.4844s |
| Lexar Professional NM1090 PRO | 3.2135s | 4.9504s | 7.2108s |
| 美光 2600 2TB | 3.3178s | 3.9174s | 5.9060s |
| 海盗船 MP700 MICRO 4TB | 3.4694s | 5.2106s | 5.3990s |
| 美光 3610 2TB | 3.5348s | 5.3853s | 5.5731s |
GPU 直接存储
我们在这个测试平台上进行的测试之一是 Magnum IO GPU 直接存储 (GDS) 测试。GDS 是 NVIDIA 开发的一项功能，允许 GPU 在访问存储在 NVMe 驱动器或其他高速存储设备上的数据时绕过 CPU。GDS 无需通过 CPU 和系统内存路由数据，而是实现 GPU 和存储设备之间的直接通信，从而显著降低延迟并提高数据吞吐量。
GPU 直接存储的工作原理
传统上，当GPU处理存储在NVMe驱动器上的数据时，数据必须先经过CPU和系统内存才能到达GPU。由于CPU充当中间人，这个过程会造成性能瓶颈，增加延迟并消耗宝贵的系统资源。GPU直接存储（GPU Direct Storage）通过允许GPU直接通过PCIe总线访问存储设备中的数据，消除了这种低效。这种直接路径减少了数据传输的开销，从而实现了更快、更高效的数据传输。
AI 工作负载（尤其是涉及深度学习的工作负载）是高度数据密集型的。训练大型神经网络需要处理数 TB 的数据，数据传输的任何延迟都可能导致 GPU 利用率不足和训练时间延长。GPU Direct Storage 通过确保尽快将数据传送到 GPU、最大限度地减少空闲时间并最大限度地提高计算效率来解决这一挑战。
此外，GDS 对于涉及流式传输大型数据集的工作负载（例如视频处理、自然语言处理或实时推理）尤其有益。通过减少对 CPU 的依赖，GDS 可加速数据移动并释放 CPU 资源以用于其他任务，从而进一步提高整体系统性能。
为了在这些测试中进行比较，我们使用 多个 Spark 系统 我们最近评测的这些平台，每款都配备了不同的 NVMe SSD 配置。这些平台涵盖了 Gen4 和 Gen5 存储实现的各种情况，使我们能够了解 Corsair MP700 MICRO 在实际 GPU 计算环境中相对于其他硬盘的性能表现：
- Dell Pro Max with GB10 （群联4TB第四代）
- 宏碁Veriton GN100 （三星 4TB Gen5）
- 华硕Ascent GX10 （群联1TB第四代）
GDSIO 读取吞吐量 1M
在采用 GPU Direct Storage 的 1MB 顺序读取测试中，Corsair MP700 MICRO 固态硬盘在早期表现出良好的性能扩展性，随后随着线程数的增加而趋于平缓。单线程时，该硬盘的读取速度为 3.93 GiB/s，双线程时迅速攀升至 5.23 GiB/s，四线程时达到峰值约 6.19 GiB/s。此后，在 128 个线程以内，吞吐量稳定在 5.7-6.1 GiB/s 范围内。
GDSIO 读取延迟 1M
随着队列深度的增加，延迟趋势符合预期。在单线程情况下，平均延迟约为 248 微秒，随着并行请求数量的增加，双线程时平均延迟约为 381 微秒，四线程时约为 636 微秒。并发数增加时，延迟上升更为显著，8 线程时约为 1,315 微秒，16 线程时约为 2,535 微秒，最终在 128 线程时攀升至约 27,807 微秒。
GDSIO 写入吞吐量 1M
在采用 GPU Direct Storage 的 1MB 顺序写入测试中，Corsair MP700 MICRO 固态硬盘性能迅速提升，随后随着并发数的增加，吞吐量趋于稳定。单线程时，其读写速度为 6.04GiB/s；双线程时提升至 7.09GiB/s；四线程时则达到 7.21GiB/s。随着线程数的增加，性能持续提升，在 16 到 32 线程左右达到峰值约 7.37GiB/s，之后趋于平缓。超过 32 线程后，吞吐量保持稳定，直至 64 线程，然后在 128 线程时略微下降至 6.48GiB/s。与图表中的其他固态硬盘相比，MP700 MICRO 的性能略逊于读写速度超过 12GiB/s 的全尺寸三星 Gen5 固态硬盘，但在测试的大部分时间里，它都领先于基于 Phison 架构的 Gen4 型号。
GDSIO 写入延迟 1M
由于 GDS 工作负载期间驱动器上的队列深度增加，延迟会随着线程数的增加而增加。在单线程测试中，MP700 MICRO 的平均延迟约为 162 微秒，双线程时约为 276 微秒，四线程时约为 542 微秒。随着并发数的增加，延迟会进一步上升，八线程时约为 1,075 微秒，十六线程时约为 2,120 微秒，三十二线程时约为 4,240 微秒。更高的线程数会进一步增加延迟，在 64 线程时约为 8,500 微秒，在 128 线程时约为 19,749 微秒。即使延迟有所增加，MP700 MICRO 的延迟仍然低于图表中所示的速度较慢的 Gen4 配置。在大多数测试范围内，它的性能与性能更高的三星驱动器相当接近。
GDSIO 读取吞吐量 16K
在采用 GPU Direct Storage 的 16K 读取测试中，Corsair MP700 MICRO 固态硬盘的性能随着线程数的增加而稳步提升，吞吐量也逐渐提高。单线程测试时，其性能为 0.27GiB/s；双线程测试时，性能提升至 0.58GiB/s；四线程测试时，性能提升至 1.04GiB/s。随着队列深度的增加，该硬盘的性能继续高效提升，八线程测试时达到 1.94GiB/s，十六线程测试时达到 2.56GiB/s。吞吐量持续攀升，三十二线程测试时达到 3.77GiB/s，六十四线程测试时达到 5.31GiB/s，最终在 128 线程测试时达到峰值约 5.92GiB/s。与图表中的其他硬盘相比，MP700 MICRO 在中等线程数下表现尤为出色，在大部分中等线程数下都处于领先地位，直到三星 Gen5 固态硬盘在最高线程数下超越它。
GDSIO 读取延迟 16K
16K 读取工作负载的延迟初始值相对较低，并随着并发数的增加而逐渐上升。在单线程情况下，Corsair MP700 MICRO 的平均延迟约为 55.5µs，双线程时略微改善至约 52.6µs，四线程时上升至 59.0µs，八线程时上升至 62.9µs。随着队列深度的进一步增加，延迟增长更为显著，十六线程时达到约 95.2µs，三十二线程时达到约 129.6µs。更高的线程数延续了这一上升趋势，六十四线程时的延迟约为 184.0µs，十二八线程时约为 330.0µs。即使线程数增加，延迟在测试的中段范围内仍保持相对稳定，只有在工作负载达到最高线程数时才会急剧上升。
GDSIO 写入吞吐量 16K
在使用 GPU Direct Storage 的 16K 写入工作负载测试中，MP700 MICRO 的性能随着线程数的增加而显著提升，迅速达到其稳定性能范围。单线程时吞吐量为 1.03GiB/s，双线程时提升至 1.56GiB/s，四线程时达到 2.70GiB/s。随着线程数的增加，性能持续提升，八线程时达到 4.97GiB/s，十六线程时达到峰值约 7.33GiB/s。此后，性能基本趋于稳定，在 32、64 和 128 个线程下均保持在 7.31 至 7.32GiB/s 左右。与图表中的其他硬盘相比，MP700 MICRO 更早达到最大吞吐量，并在整个测试过程中保持该水平，始终保持领先地位。
GDSIO 写入延迟 16K
在 16K 写入测试中，延迟一开始就非常低，并始终保持领先地位。单线程测试时，Corsair MP700 MICRO 的平均延迟约为 14.7µs，双线程时上升至 19.6µs，四线程时上升至 22.8µs。即使吞吐量快速增长，适中的队列深度也能将延迟控制在相对较低的水平，八线程时为 24.8µs，十六线程时为 33.3µs。随着线程数的增加，延迟在 32 线程时上升至 66.8µs，64 线程时上升至 133.3µs，最终在 128 线程时达到约 267.2µs。
结语
结语总体而言，Corsair MP700 MICRO 4TB 固态硬盘采用紧凑的 M.2 2242 规格，性能强劲，为那些需要在有限的物理空间内实现高存储吞吐量的系统提供了一个大容量选择。例如，Spark 系列 AI 工作站完全依赖于这种较短的模块长度，这限制了可安装的硬盘种类。在这种环境下，这款结合了 PCIe Gen5 带宽和 4TB TLC NAND 闪存的硬盘为本地存储容量和吞吐量提供了理想的升级途径。其他紧凑型平台，包括仅使用单个 2242 插槽的高端笔记本电脑，也能受益于其充足的内部容量，用于存储大型数据集、AI 模型和项目文件，同时还能保持现代 NVMe 存储所期望的高速传输。
与 OEM 厂商使用的 Phison Gen4 硬盘相比 Dell Pro Max with GB10 和 华硕Ascent GX10Corsair 硬盘在多种工作负载下均展现出更强的整体性能，包括 GPU Direct Storage 测试，其吞吐量能够快速扩展，并在高线程数下保持稳定。但在读取密集型场景下，三星 Gen5 硬盘（即之前用于……）仍然更胜一筹。 宏碁Veriton GN100尤其是在LLM模型加载和峰值顺序吞吐量等测试中。总的来说，Corsair硬盘主要作为Gen4配置的升级版，但速度不如三星Gen5。
MP700 MICRO 的价值在考虑其外形尺寸限制时体现得最为明显。在 2242 模块中同时提供 PCIe Gen5 速度和 4TB 的容量仍然相对少见。这种组合为紧凑型计算平台提供了比同尺寸级别中许多其他产品更充足的本地存储空间。围绕 Spark 生态系统构建的系统、紧凑型 AI 工作站和轻薄移动平台在处理大型数据集或模型文件时，都能受益于这种额外的容量和带宽。定价为 Corsair 官网售价 1,034.99 美元 MP700 MICRO 拥有 5 年保修，对于需要在 2242 存储插槽中同时拥有高容量和现代接口性能的用户来说，它是一个优质的选择。
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