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MLCommons a officiellement publié les résultats de MLPerf Storage v3.0. Cette itération majeure met non seulement à jour les spécifications de référence, mais remodèle également le paysage concurrentiel des performances de stockage d'IA.En tant que seule référence de stockage d'IA auditée dans l'industrie, la version 3.0 couvre pour la première fois l'ensemble du flux de travail d'IA, y compris le débit de formation, le contrôle des modèles,et deux charges de travail d'inférence nouvellement ajoutéesUn total de 19 organisations ont soumis 143 résultats de test, dont 11 sont des participants pour la première fois, dont Microsoft Azure, NVIDIA, Everpure,et une vague de fournisseurs émergents de stockage d'IAIl est à noter que les principaux fournisseurs du classement v2.0 DDN, Huawei, Hammerspace et Lightbits n'ont pas participé à cette ronde.
Cette référence améliore les accélérateurs simulés de H100 à B200, ce qui soulève la barre pour les performances de bande passante par accélérateur.Tous les résultats énumérés sont des résultats soumis par le fournisseur et vérifiés par MLCommons, sans vérification indépendante ni réexamen par StorageReview.
Le contrôle des points de contrôle se distingue par une performance de débit exceptionnelle
MLCommons améliore la vérification des points de contrôle à une charge de travail de première classe, car elle est devenue un goulot d'étranglement critique pour la formation à l'IA à l'échelle frontalière.Les emplois de formation à grande échelle écrivent continuellement des données massives sur l'état du modèle à intervalles fixesLes mesures de débit les plus élevées de ce tour sont générées à partir des tests de contrôle.
Everpure (anciennement Pure Storage), un participant MLPerf pour la première fois, offre une évolutivité de performance presque linéaire avec sa plateforme FlashBlade//EXA.6 GiB/s à 10 nœuds de donnéesLa configuration de 30 nœuds atteint un débit d'écriture record de 877,5 GiB/s et un débit de lecture record de 833,0 GiB/s.Il s'agit de la première, des preuves de référence vérifiées validant les capacités de performances à haut débit longtemps revendiquées d'Everpure.
Une autre étape importante de l'industrie vient d'Azure Managed Lustre, le premier service de stockage cloud hyperscale à rejoindre le benchmark.Débit d'écriture du point de contrôle de 2 GiB/s, permettant au stockage natif cloud de concurrencer les tableaux de stockage d'IA spécialement conçus en termes de performances de haut niveau.
Principales soumissions de points de contrôle
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Système
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Largeur de bande d'écriture (GiB/s)
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|---|---|
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Éverpure FlashBlade//EXA (30 nœuds de données)
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877.5
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Lustre géré par Azure (4,096 TiB, 128 clients)
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642.2
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YanRongTech F9000X (8 clients)
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313.7
|
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Suzhou Zishan Longlin (configurations multiples)
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313.7
|
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TuringData F9200 (8 clients)
|
307.1
|
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UBIX UbiPower18000 (3 nœuds de stockage)
|
293.8
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Tableau de classement de la formation dominé par les fournisseurs émergents
Le classement des charges de travail de formation 3D U-Net est occupé par les nouveaux entrants dans l'industrie.le soutien de 99 accélérateurs simulés B200 et l'assurance du plus haut débit de formation dans ce cycleLa startup d'infrastructure d'IA basée à Singapour TuringData fait ses débuts avec 541,5 gigabits/s, alimentant 96 B200 simulés via seulement trois nœuds de stockage.Son groupe F9200 à trois nœuds obtient également 539.9 GiB/s de lecture et 307.1 GiB/s de débit d'écriture dans les tests de checkpointing à l'échelle 70B. UbiPower18000 de UBIX offre 454.1 GiB/s de débit avec trois nœuds de stockage équipés de 16 × 15.Disques NVMe de 36 To et réseautage quad NDR4000HPE est le seul fournisseur de stockage d'entreprise établi avec des résultats de formation valides, avec un score de 345,8 GiB/s avec sa plateforme K3000.
Les meilleures soumissions de formation 3D U-Net
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Système
|
Largeur de bande de lecture (GiB/s)
|
Simulation des accélérateurs B200
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|---|---|---|
|
Il s'agit de la F9000X.
|
543.9
|
99
|
|
Les données de Turing F9200
|
541.5
|
96
|
|
UBIX UbiPower18000
|
454.1
|
80
|
|
Suzhou Zishan Longlin
|
433.4
|
80
|
|
FarmGPU
|
406.7
|
75
|
|
Lustre géré par Azure
|
379.1
|
70
|
Les charges de travail d'inférence officiellement intégrées dans la référence
Les deux charges de travail d'inférence nouvellement ajoutées reflètent la croissance rapide des demandes de stockage d'IA dans le monde réel.Le test de cache KV évalue les performances de stockage pour l'affichage des états d'attention dans et hors de la mémoire lors de l'inférence LLM de long contexte, un scénario critique analysé en profondeur dans la recherche d'inférence de contexte long.623Le débit de lecture du cache KV de.4 GiB/s sur un déploiement FlashBlade//EXA de 51 hôtes. UBIX (443.7 GiB/s) et FarmGPU (443.6 GiB/s) sont les principaux fournisseurs de cache KV à l'échelle standard.Le système Seahorse de TTA® atteint le débit de requête maximal de 57620 requêtes par seconde.
La version 3.0 ajoute également une prise en charge native du stockage d'objets S3, avec environ un sixième de toutes les soumissions tirant parti du protocole.NVIDIA domine les entrées de stockage d'objets avec 20 soumissions AIStore à travers OCI, AWS, et GCP environnements, atteignant un sommet à 133,3 GiB/s de débit d'écriture de point de contrôle.L'adaptation réussie du stockage d'objets aux charges de travail de formation et de contrôle marque un changement majeur par rapport aux benchmarks précédents.En outre, MLCommons introduit l'efficacité énergétique et l'utilisation de l'espace de rack comme indicateurs officiels de base dans cette ronde.
Décomposition des performances de Everpure FlashBlade//EXA
Le FlashBlade//EXA d'Everpure est à l'avant-garde de la vérification des paramètres des modèles 405B et 1.25T, ainsi que des repères de récupération du cache KV,démontrer un rendement soutenu exceptionnel pour la formation et les charges de travail d'inférence liées à l'IA, qui sont lourdes de données.
La configuration testée est composée de 30 lames FlashBlade//EXA (120 modules DirectFlash pour le traitement des métadonnées) et de 30 nœuds de données Linux/NVMe,fournissant environ 866 To de capacité utilisable dans un seul système de fichiers unifié. Les métadonnées sont transmises via pNFS/TCP, tandis que les transferts de données en vrac utilisent NFSv3 sur RDMA. Dans la simulation de checkpointing par paramètre 1,25T avec 1,024 accélérateurs clients, la configuration de 30 nœuds supporte 877.Largeur de bande d'écriture supérieure à 17Dans les tests d'inférence de cache KV, il atteint 85 736 jetons / seconde (Llama 3.1 8B, stockage uniquement), 67 642 jetons / seconde (modèle 8B,stockage + mémoire système), et 33 403 jetons/seconde (70B, stockage uniquement).
Implications pour l'industrie de l'absence de fournisseurs
Les résultats de l'analyse de référence reflètent à la fois les capacités des soumissionnaires et les choix stratégiques des fournisseurs absents.et DDN ∆ parallèlement à l'ancien v2.0 leaders Huawei, Hammerspace, et Lightbits, ont choisi de ne pas soumettre la version 3.0. Les fournisseurs ne se présentent généralement pas en raison des arrangements du cycle d'ingénierie, des délais de sortie du produit,ou des ajustements de la stratégie de référence, et n'équivaut pas à une performance inférieure.
Cependant, cela crée une divergence claire: le classement des indicateurs de référence audités n'est plus conforme aux leaders réels du déploiement à grande échelle.Les acheteurs industriels doivent évaluer à la fois les données de référence auditées et les antécédents de déploiement pratique. La page de classement de l'array de stockage d'entreprise 2026 mise à jour de StorageReview documente pleinement cette divergence avec les données complètes des résultats de la version 3.0.
La Commission a examiné les informations fournies par les autorités chinoises.
Sandy Yang, directeur de la stratégie mondiale
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