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MLCommons ha rilasciato ufficialmente i risultati di MLPerf Storage v3.0..In quanto unico benchmark di archiviazione dell'IA verificato nel settore, la versione 3.0 copre per la prima volta l'intero flusso di lavoro dell'IA, compresi il throughput di formazione, il checkpointing del modello,e due nuovi carichi di lavoro di inferenzaIn totale, 19 organizzazioni hanno presentato 143 risultati di test, di cui 11 sono partecipanti per la prima volta, tra cui Microsoft Azure, NVIDIA, Everpure,e un'ondata di fornitori emergenti di storage di IAIn particolare, i principali fornitori della classifica v2.0 DDN, Huawei, Hammerspace e Lightbits non hanno partecipato a questo round.
Questo benchmark aggiorna gli acceleratori simulati da H100 a B200, elevando l'asticella per le prestazioni di larghezza di banda per acceleratore.Tutti i risultati elencati sono risultati presentati dal fornitore e controllati da MLCommons, senza verifica indipendente o riprova da parte di StorageReview.
Checkpointing si distingue per le sue prestazioni di throughput
MLCommons aggiorna il checkpointing a un carico di lavoro di prima classe, in quanto è diventato un collo di bottiglia critico per la formazione dell'IA su scala di frontiera.Lavori di formazione su larga scala scrivono continuamente dati di stato di modelli massicci ad intervalli fissiIn questo round, le metriche di throughput più elevate sono generate dai test di checkpointing.
Everpure (precedentemente Pure Storage), un primo partecipante MLPerf, offre una scalabilità delle prestazioni quasi lineare con la sua piattaforma FlashBlade//EXA.6 GiB/s a 10 nodi datiLa configurazione a 30 nodi raggiunge un throughput di scrittura record di 877,5 GiB/s e un throughput di lettura record di 833,0 GiB/s.Questo segna il primo, evidenze di benchmark verificate che confermano le capacità di Everpure in termini di prestazioni di elevato throughput.
Un'altra pietra miliare del settore arriva da Azure Managed Lustre, il primo servizio di storage cloud hyperscale ad unirsi al benchmark.2 GiB/s di portata di scrittura del punto di controllo, consentendo allo storage cloud nativo di competere con gli array di storage AI appositamente progettati in termini di prestazioni di alto livello.
Principali proposte di controllo
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Sistema
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Larghezza di banda di scrittura (GiB/s)
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|---|---|
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Everpure FlashBlade//EXA (30 nodi di dati)
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877.5
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Azure Managed Lustre (4,096TiB, 128 client)
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642.2
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YanRongTech F9000X (8 client)
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313.7
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Suzhou Zishan Longlin (configurazioni multiple)
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313.7
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TuringData F9200 (8 client)
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307.1
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UBIX UbiPower18000 (3 nodi di archiviazione)
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293.8
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Tabella di classifica della formazione dominata dai fornitori emergenti
La classifica dei carichi di lavoro di formazione 3D U-Net è occupata da nuovi operatori del settore.supportare 99 acceleratori simulati B200 e assicurare il più alto throughput di formazione in questo roundLa startup di infrastrutture di intelligenza artificiale TuringData, con sede a Singapore, fa il suo debutto di riferimento con 541,5 GiB/s, alimentando 96 B200 simulati tramite soli tre nodi di archiviazione.Il suo gruppo F9200 a tre nodi raggiunge anche 539.9 GiB/s di lettura e 307.1 GiB/s di scrittura nei test di checkpointing su scala 70B. UbiPower18000 di UBIX offre 454.1 GiB/s di throughput con tre nodi di archiviazione dotati di 16 × 15.Drive NVMe da 36 TB e quad NDR4000HPE è l'unico fornitore di storage aziendale con risultati di formazione validi, con un punteggio di 345,8 GiB/s con la sua piattaforma K3000.
Le migliori presentazioni di formazione 3D U-Net
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Sistema
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Larghezza di banda di lettura (GiB/s)
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Simulazione degli acceleratori B200
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|---|---|---|
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YanRongTech F9000X
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543.9
|
99
|
|
TuringData F9200
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541.5
|
96
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UBIX UbiPower18000
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454.1
|
80
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|
Suzhou Zishan Longlin
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433.4
|
80
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|
FarmGPU
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406.7
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75
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Lustre gestito da Azure
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379.1
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70
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Carichi di lavoro di inferenza ufficialmente integrati nel benchmark
I due nuovi carichi di lavoro di inferenza aggiunti riflettono la rapida crescita delle richieste di archiviazione dell'IA nel mondo reale.Il test di cache KV valuta le prestazioni di archiviazione per la paginazione degli stati di attenzione in e fuori dalla memoria durante l'inferenza LLM a lungo contesto, uno scenario critico analizzato in profondità nella ricerca sull'inferenza a lungo contesto.623.4 GiB/s KV cache read throughput su una 51-host FlashBlade//EXA deployment. UBIX (443.7 GiB/s) e FarmGPU (443.6 GiB/s) guidano le invio di KV cache a scala standard.Il sistema Seahorse di TTA® raggiunge il massimo throughput di 57620 query al secondo.
La versione 3.0 aggiunge anche il supporto nativo per lo storage di oggetti S3, con circa un sesto di tutte le presentazioni che sfruttano il protocollo.NVIDIA domina le voci di archiviazione degli oggetti con 20 presentazioni AIStore in OCI, AWS e GCP, raggiungendo il picco di 133,3 GiB/s di throughput di scrittura di checkpoint.L'adattamento con successo dell'object storage ai carichi di lavoro di formazione e di controllo segna un importante cambiamento rispetto ai precedenti parametri di riferimento.Inoltre, MLCommons introduce l'efficienza energetica e l'utilizzo dello spazio rack come metriche principali ufficiali in questo round.
Everpure FlashBlade//EXA Rottura delle prestazioni
Everpure's FlashBlade//EXA guida il checkpointing sia per i modelli con parametri 405B e 1.25T, sia per i benchmark di recupero della cache KV,dimostrazione di un'outstanding throughput sostenuta per la formazione e i carichi di lavoro di inferenza dell'IA ricchi di dati.
La configurazione testata è composta da 30 blade FlashBlade//EXA (120 moduli DirectFlash per l'elaborazione dei metadati) e 30 nodi di dati Linux/NVMe,fornendo circa 866 TB di capacità utilizzabile all'interno di un unico sistema di file unificato. I metadati vengono trasmessi tramite pNFS/TCP, mentre i trasferimenti di dati di massa utilizzano NFSv3 su RDMA. Nella simulazione di checkpointing con parametro 1.25T con 1.024 acceleratori client, la configurazione a 30 nodi sostiene 877.52 GiB/s larghezza di banda di scrittura superiore a 17.74 secondi e 588,28 GiB/s di larghezza di banda di lettura in 28,99 secondi.memorizzazione + memoria di sistema), e 33.403 token/sec (70B, solo per l'archiviazione).
Implicazioni per l'industria dell'assenza di fornitori
I risultati del benchmark riflettono sia le capacità dei partecipanti che le scelte strategiche dei fornitori assenti.e DDN ∆ accanto all'ex v2I leader di.0 Huawei, Hammerspace e Lightbits, hanno optato per le presentazioni di v3.0.o adeguamenti della strategia di riferimento, e non equivalgono a prestazioni inferiori.
Tuttavia, ciò crea una chiara divergenza: la classifica dei parametri di riferimento verificati non è più in linea con i leader reali della diffusione su larga scala.Gli acquirenti industriali devono valutare sia i dati di riferimento verificati sia i dati relativi all'implementazione pratica. StorageReview's aggiornata pagina di classificazione dell'archivio di storage enterprise 2026 documenta pienamente questa discrepanza con dati completi dei risultati v3.0.
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Sandy Yang, direttore della strategia globale
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