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MLCommons hat offiziell die Ergebnisse von MLPerf Storage v3.0 veröffentlicht. Diese wichtige Iteration aktualisiert nicht nur die Benchmark-Spezifikationen, sondern gestaltet auch die Wettbewerbslandschaft der KI-Speicherleistung neu.Als einziger geprüfter KI-Speicher-Benchmark der Branche deckt die Version 3.0 erstmals die gesamte KI-Workflow-Pipeline ab, einschließlich Trainingsdurchsatz, Checkpointing von Modellen,und zwei neu hinzugefügte SchlußarbeitlastIn den letzten Jahren hat sich die Zahl der Teilnehmer an der Konferenz um mehr als 30 000 erhöht.und eine Welle von aufstrebenden KI-SpeicheranbieternEs ist zu beachten, dass die führenden Anbieter der V2.0-Leaderboard DDN, Huawei, Hammerspace und Lightbits nicht an dieser Runde teilgenommen haben.
Dieser Benchmark verbessert simulierte Beschleuniger von H100 auf B200 und hebt die Messlatte für die Bandbreitenleistung pro Beschleuniger.Alle aufgeführten Ergebnisse sind vom Anbieter eingereichte Ergebnisse, die von MLCommons geprüft wurden., ohne unabhängige Überprüfung oder erneute Prüfung durch StorageReview.
Checkpointing zeichnet sich durch bahnbrechende Durchsatzleistung aus
MLCommons verbessert Checkpointing auf eine erstklassige Arbeitsbelastung, da es zu einem kritischen Engpass für die Ausbildung von KI im Grenzbereich geworden ist.Großformat-Ausbildungsstellen schreiben kontinuierlich massive Modellzustandsdaten in festen AbständenDie höchsten Durchsatzwerte in dieser Runde werden aus Checkpoint-Tests ermittelt.
Everpure (ehemals Pure Storage), ein erstmaliger MLPerf-Teilnehmer, bietet mit seiner FlashBlade//EXA-Plattform eine nahezu lineare Leistungsskalierbarkeit.6 GiB/s bei 10 DatenknotenDie 30-Knoten-Konfiguration erzielt einen Rekordgeschwindigkeit von 877,5 GiB/s Schreibdurchsatz und 833,0 GiB/s Lesdurchsatz.Dies ist die erste, geprüfte Benchmark-Beweise, die die seit langem behaupteten Leistungsfähigkeit von Everpure bei hohem Durchsatz bestätigen.
Ein weiterer Meilenstein in der Branche ist Azure Managed Lustre, der erste hyperscale Cloud-Storage-Dienst, der sich dem Benchmark anschließt.2 GiB/s Schreibdurchsatz des Checkpoints, so dass Cloud-native Speicher in höchster Leistung mit speziell entwickelten KI-Speicherarrays konkurrieren können.
Top-Checkpointing-Einreichungen
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System
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Schreibbandbreite (GiB/s)
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|---|---|
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Everpure FlashBlade//EXA (30 Datenknoten)
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877.5
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Azure Managed Lustre (4,096 TiB, 128 Clients)
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642.2
|
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YanRongTech F9000X (8 Klienten)
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313.7
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Suzhou Zishan Longlin (mehrere Ausführungen)
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313.7
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TuringData F9200 (8 Klienten)
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307.1
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UBIX UbiPower18000 (3 Speicherknoten)
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293.8
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Bildungs-Leaderboard dominiert von aufstrebenden Herstellern
Die 3D-U-Net-Lehr-Workload-Leaderboard wird von neuen Branchenmitgliedern besetzt.Unterstützung von 99 simulierten B200-Beschleunigern und Sicherstellung des höchsten Ausbildungsdurchsatzes in dieser RundeDas in Singapur ansässige KI-Infrastruktur-Startup TuringData macht mit 541,5 GiB/s sein Benchmark-Debüt und versorgt 96 simulierte B200s über nur drei Speicherknoten.Der drei Knoten F9200-Cluster erreicht ebenfalls 539.9 GiB/s Lese- und 307.1 GiB/s Schreibdurchsatz in Checkpointing-Tests im Maßstab 70B. UBIX's UbiPower18000 liefert 454.1 GiB/s Durchsatz mit drei 16 × 15 ausgestatteten Speicherknoten.36 TB NVMe-Laufwerke und Quad-NDR4000-NetzwerkHPE ist der einzige etablierte Anbieter von Storage für Unternehmen mit gültigen Trainingsergebnissen und erzielt mit seiner K3000-Plattform 345,8 GiB/s.
Top 3D-U-Net-Schulungsbeiträge
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System
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Lesebandbreite (GiB/s)
|
Simulierte B200-Beschleuniger
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|---|---|---|
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YanRongTech F9000X
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543.9
|
99
|
|
TuringDaten F9200
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541.5
|
96
|
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UBIX UbiPower18000
|
454.1
|
80
|
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Suzhou Zishan Longlin
|
433.4
|
80
|
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FarmGPU
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406.7
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75
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Azure verwaltet Glanz
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379.1
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70
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Offiziell in den Benchmark integrierte Inferenzarbeitslasten
Die beiden neu hinzugefügten Inferenz-Workloads spiegeln das schnelle Wachstum der realen KI-Speicheranforderungen wider.Der KV-Cache-Test bewertet die Speicherleistung für das Paging von Aufmerksamkeitszuständen in und aus dem Speicher während der Long-Context-LLM-Inferenz, ein kritisches Szenario, das in der Langkontext-Inferenzforschung eingehend analysiert wurde.623.4 GiB/s KV-Cache-Lese-Durchsatz auf einer 51-Host-FlashBlade//EXA-Bereitstellung. UBIX (443.7 GiB/s) und FarmGPU (443.6 GiB/s) führen standardmäßige KV-Cache-Eingaben.Das Seahorse-System von TTA erreicht den höchsten Abfrageendurchsatz von 57620 Abfragen pro Sekunde.
V3.0 fügt auch native S3-Objektspeicherunterstützung hinzu, wobei etwa ein Sechstel aller Einreichungen das Protokoll nutzt.NVIDIA dominiert die Objektspeichereinträge mit 20 AIStore-Einreichungen in OCI, AWS und GCP-Umgebungen, mit einem Höchststand von 133,3 GiB/s Checkpoint-Schreibdurchsatz.Die erfolgreiche Anpassung des Object Storage an Schulungs- und Checkpointing-Arbeitslasten markiert eine wesentliche Verschiebung gegenüber früheren Benchmarks.MLCommons führt zusätzlich Energieeffizienz und Rackplatznutzung als offizielle Kernmetriken in dieser Runde ein.
Everpure FlashBlade//EXA Leistungsabbau
Everpure's FlashBlade//EXA führt die Checkpointing für Parametermodelle 405B und 1.25T sowie KV-Cache-Befehlswerte,Demonstration eines hervorragenden dauerhaften Durchsatzes für datenreiche KI-Schulungen und Schlussfolgerungsarbeiten.
Die getestete Konfiguration besteht aus 30 FlashBlade//EXA-Blades (120 DirectFlash-Module für die Metadatenverarbeitung) und 30 Linux/NVMe-Datenknotenpunkten.Bereitstellung von ca. 866 TB nutzbarer Kapazität innerhalb eines einheitlichen Dateisystems. Metadaten werden über pNFS/TCP übertragen, während bei Massendatentransfers NFSv3 über RDMA verwendet wird.52 GiB/s Schreibbandbreite über 17In KV-Cache-Inferenz-Tests erreicht es 85.736 Token/sec (Llama 3.1 8B, nur Speicher), 67.642 Token/sec (Modell 8B,Speicher + Systemspeicher), und 33.403 Token/Sekunde (70B, nur für die Speicherung).
Auswirkungen der Abwesenheit von Verkäufern auf die Industrie
Die Benchmark-Ergebnisse spiegeln sowohl die Fähigkeiten der Einreicher als auch die strategischen Entscheidungen der abwesenden Anbieter wider.und DDN ∆ neben dem ehemaligen v2.0-Führer Huawei, Hammerspace und Lightbits haben sich für die Einreichung von Version 3.0 entschieden. Lieferanten-No-Shows stammen typischerweise aus Engineering-Zyklus-Arrangements, Produktveröffentlichungszeiten,oder Anpassungen der Benchmarkstrategie, und sind nicht gleichbedeutend mit schlechter Leistung.
Dies führt jedoch zu einer deutlichen Abweichung: Die geprüfte Benchmark-Leader-Tabelle entspricht nicht mehr den führenden Unternehmen, die in der realen Welt große Einsätze durchführen.Industrie-Käufer müssen sowohl geprüfte Benchmark-Daten als auch die praktischen Einsatzverlaufsergebnisse bewerten. StorageReview's aktualisierte 2026 Enterprise Storage Array Ranking Seite dokumentiert diese Diskrepanz vollständig mit vollständigen Ergebnisdaten der Version 3.0.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
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