AI训练、推理、高性能计算和云计算场景中，GPU、CPU、网卡、内存和存储都在向更高密度、更高功耗和更高带宽升级。服务器内部空间有限，散热压力增加，数据又需要更快、更稳定地流向计算资源。在这种变化下，SSD形态成为影响整机密度、散热设计、维护方式和系统性能释放的重要因素。
从接口和协议看，数据中心SSD常见类型包括NVMe、SAS和SATA。其中，NVMe SSD凭借PCIe高速接口成为企业级高性能存储的重要方向。但NVMe SSD并不只有一种外形。M.2、2.5英寸U.2、PCIe扩展卡，以及近年来加速发展的EDSFF，共同构成了当前数据中心SSD形态发展的主线。
从M.2到U.2：标准形态各有边界
M.2 SSD常见于笔记本电脑和台式机，体积小，部署灵活，成本相对可控，因此也曾被部分服务器用于启动盘或特定场景。但M.2最初不是为企业级热插拔和高密度服务器环境设计的，在散热、前置维护和大规模部署方面存在限制。因此，在企业服务器中，M.2更多承担系统启动盘角色，而不是大规模数据盘。
U.2则是上一阶段企业级NVMe SSD的主流形态。它沿用了2.5英寸硬盘的外形，方便服务器厂商从SATA/SAS SSD平滑过渡到NVMe SSD，也支持热插拔，因此在企业级服务器和存储系统中应用广泛。U.2的价值在于生态成熟、兼容性强、运维人员熟悉。
但U.2也带有传统2.5英寸硬盘的设计痕迹。当服务器要部署更多NVMe SSD，同时还要为GPU、CPU、网卡等高功耗部件留出空间和气流通道时，传统2.5英寸形态在功耗承载、散热效率和空间利用率上开始受到限制。
这也是EDSFF出现的背景。
EDSFF出现：为数据中心重新设计SSD形态
EDSFF（企业与数据中心标准形态）是面向数据中心场景设计的新型形态，包括E1.S、E1.L、E3.S、E3.L还有更新的E2等。相比M.2和U.2，EDSFF一开始就围绕数据中心需求设计——在有限的机箱和机柜空间里，如何放入更多、更快、更容易维护，也更适合持续高功耗运行的NVMe SSD。
其中，E1系列更偏向1U高密度部署。它保留了小型化和灵活部署的优势，同时补上了热插拔、前置维护和散热能力。对云计算节点、AI推理节点和高密度存储节点来说，E1.S是在用较小空间部署更多SSD。
E1.L是在E1.S基础上拉长的设计。更长的PCB空间可以容纳更多NAND颗粒，因此更适合追求单盘大容量和单位机架高容量的场景。大规模数据库、AI训练数据集、模型仓库和海量数据存储，都可能受益于这种高密度设计。
E3设计用于更新和替代传统U.2 2.5英寸形态。E3.L进一步增加了长度，用于更高容量和更高功耗的场景，更强调在接近传统2.5英寸部署习惯的基础上，提升性能、散热和系统适配能力。
值得注意的是，EDSFF不只服务传统SSD。随着CXL等技术发展，E1.S、E3.S、E3.L以及部分PCIe扩展卡形态，也开始进入CXL生态，用于高性能、高容量服务器环境。这说明SSD形态标准延伸到了更广义的数据中心硬件形态。未来，存储、内存扩展和高速互连之间的边界可能会更灵活。
AI数据中心加速SSD形态变化
AI数据中心进一步推动了这种变化。
在AI服务器中，存储必须更快地向计算资源供给数据。训练数据、推理数据、缓存数据、多模态数据和日志数据，都需要持续流向GPU、CPU和AI加速器。如果数据供给跟不上，前端算力就可能等待，整体效率也会下降。因此，新一代服务器强调把高性能NVMe SSD部署在更靠近计算资源的位置，并通过并行文件系统、高速网络和更高效的数据路径，减少不必要的数据搬运。
这也让SSD形态变化和GPU数据访问路径产生关联。GPU需要更快获得训练、推理和缓存数据，系统架构正在减少CPU中转和不必要的数据搬运，让本地NVMe SSD更高效地服务计算资源。SSD就要在有限空间内提供更高密度、更好散热和更强持续性能，E1.S、E3.S等EDSFF形态正好顺应了这种需求。
闪迪SN861企业级SSD提供了U.2和E1.S、E3.S两个版本。U.2版本可以适配现有大量服务器和存储系统，帮助企业在成熟平台中获得企业级NVMe SSD性能和可靠性。E1.S 版本主要面向1U高密度服务器和云数据中心部署，在有限前置空间内提升SSD部署密度，并配合数据中心对散热和运维一致性的要求。E3.S版本更多面向新一代企业级服务器和存储平台，适用于对容量、持续性能和系统可靠性要求更高的全闪存储、AI 数据平台及高性能数据中心场景。
此外，SN861获得了OCP Inspired™认证，并通过了NVIDIA GB200 NVL72系统认证。这两个认证进一步说明，其在面向开放数据中心标准和新一代AI系统生态进行适配。整体而言，SSD标准形态的变化，正在伴随AI数据中心的架构演进而加速。
