Polish
MLCommons oficjalnie opublikował wyniki MLPerf Storage v3.0..Jako jedyny w branży zweryfikowany punkt odniesienia do przechowywania sztucznej inteligencji, wersja 3.0 po raz pierwszy obejmuje cały przepływ pracy sztucznej inteligencji, w tym przepływ szkoleń, kontrolę modelu,i dwa nowo dodane obciążenia wykładniczeW sumie 19 organizacji przekazało 143 wyniki testów, w tym 11 uczestników po raz pierwszy, w tym Microsoft Azure, NVIDIA, Everpure,i fala wschodzących dostawców magazynu AIW szczególności wiodący dostawcy z tabeli lidera w wersji 2.0, DND, Huawei, Hammerspace i Lightbits, nie wzięli udziału w tej rundzie.
Ten wskaźnik benchmarkowy zwiększa poziom symulowanych akceleratorów z H100 do B200, podnosząc poprzeczkę dla osiągów przepustowości na akcelerator.Wszystkie wymienione wyniki są wynikami przedstawionymi przez dostawcę, zweryfikowanymi przez MLCommons, bez niezależnej weryfikacji lub ponownego testowania przez StorageReview.
Wykonanie punktów kontrolnych wyróżnia się przełomową wydajnością
MLCommons zwiększa kontrolę punktów do pierwszorzędnego obciążenia pracą, ponieważ stała się ona krytycznym wąskim gardłem dla szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji.Prace szkoleniowe na dużą skalę ciągle piszą ogromne dane o stanie modelu w ustalonych odstępach czasuNajwyższe wskaźniki przepustowości w tej rundzie są generowane z testów kontrolnych.
Everpure (dawniej Pure Storage), pierwszy uczestnik MLPerf, zapewnia niemal liniową skalowalność wydajności za pomocą platformy FlashBlade//EXA.6 GiB/s przy 10 węzłach danychW konfiguracji 30 węzłów osiąga rekordową przepustowość zapisu 877,5 GiB/s i przepustowość odczytu 833,0 GiB/s.To pierwsze zweryfikowane, zweryfikowane dowody referencyjne potwierdzające długotrwałe potwierdzone przez Everpure'a możliwości wysokiej przepustowości.
Kolejnym kamieniem milowym w branży jest Azure Managed Lustre, pierwsza usługa przechowywania w chmurze hiperskałowej dołączająca do benchmarku.2 GiB/s przepustowość zapisu w punkcie kontrolnym, umożliwiając przechowywanie w chmurze, aby konkurować z specjalnie zbudowanymi szeregami przechowywania AI w najwyższej wydajności.
Największe zgłoszenia dotyczące punktów kontrolnych
|
System
|
Szerokość pasma pisania (GiB/s)
|
|---|---|
|
Everpure FlashBlade//EXA (30 węzłów danych)
|
877.5
|
|
Azure Managed Lustre (4,096TiB, 128 klientów)
|
642.2
|
|
YanRongTech F9000X (8 klientów)
|
313.7
|
|
Suzhou Zishan Longlin (wielokrotne konfiguracje)
|
313.7
|
|
TuringData F9200 (8 klientów)
|
307.1
|
|
UBIX UbiPower18000 (3 węzły pamięci masowej)
|
293.8
|
Tablica rankingu szkolenia zdominowana przez wschodzących dostawców
W rankingu klasyfikacji obciążenia szkoleniowego 3D U-Net znajdują się nowi uczestnicy branży.wspieranie 99 symulowanych akceleratorów B200 i zapewnienie najwyższej przepustowości szkolenia w tej rundzie. Startup infrastruktury sztucznej inteligencji z Singapuru TuringData zadebiutuje z 541,5 GiB/s, zasilając 96 symulowanych B200 za pośrednictwem zaledwie trzech węzłów pamięci masowej.Jego trzy węzeł F9200 klaster również osiąga 539.9 GiB/s przepustowość odczytu i 307.1 GiB/s przepustowość zapisu w testach checkpointingu w skali 70B. UBIX's UbiPower18000 zapewnia przepustowość 454.1 GiB/s z trzema węzłami pamięci masowej wyposażonymi w 16 × 15.Napędy NVMe o pojemności 36 TB i sieci quad NDR4000HPE jest jedynym ugruntowanym dostawcą pamięci masowej dla przedsiębiorstw z ważnymi wynikami szkoleniowymi, osiągając 345,8 GiB/s z platformą K3000.
Największe zgłoszenia szkoleniowe 3D U-Net
|
System
|
Przepustowość odczytu (GiB/s)
|
Symulacja przyspieszaczy B200
|
|---|---|---|
|
YanRongTech F9000X
|
543.9
|
99
|
|
TuringData F9200
|
541.5
|
96
|
|
UBIX UbiPower18000
|
454.1
|
80
|
|
Suzhou Zishan Longlin
|
433.4
|
80
|
|
FarmGPU
|
406.7
|
75
|
|
Zarządzany blask Azure
|
379.1
|
70
|
Obciążenia wykładnicze oficjalnie zintegrowane z wskaźnikiem odniesienia
Dwa nowo dodane obciążenia wykładnicze odzwierciedlają gwałtowny wzrost zapotrzebowania na rzeczywistą pamięć AI.Test pamięci podręcznej KV ocenia wydajność pamięci masowej w celu wyświetlania stanów uwagi w pamięci i poza nią podczas wnioskowania LLM długiego kontekstu, krytyczny scenariusz szczegółowo analizowany w badaniach wnioskowania o długim kontekście.623.4 GiB/s przepustowość odczytu pamięci podręcznej KV w 51-hostowym wdrożeniu FlashBlade//EXA.System Seahorse TTA® osiąga maksymalną przepustowość zapytania 57620 zapytań na sekundę.
W wersji 3.0 dodaje się również native S3 wsparcie przechowywania obiektów, przy czym około jedna szósta wszystkich zgłoszeń wykorzystuje protokół.NVIDIA zdominuje wpisy do magazynu obiektów z 20 zgłoszeniami do AIStore w całym OCIW przypadku systemów plików równoległych w prędkości,Skuteczne dostosowanie magazynu obiektów do obciążeń szkoleniowych i kontrolnych oznacza znaczącą zmianę w stosunku do poprzednich wskaźników odniesienia.Ponadto, MLCommons wprowadza efektywność energetyczną i wykorzystanie przestrzeni rack jako oficjalne podstawowe metryki w tej rundzie.
Everpure FlashBlade//EXA Wydajność
Everpure's FlashBlade//EXA prowadzi kontrolę zarówno dla modeli 405B, jak i 1,25T, a także benchmarków odzyskiwania pamięci podręcznej KV,wykazanie wyjątkowej trwałej przepustowości w zakresie szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji i obciążeń prac inferencyjnych związanych z dużą ilością danych.
testowana konfiguracja składa się z 30 klatek FlashBlade//EXA (120 modułów DirectFlash do przetwarzania metadanych) i 30 węzłów danych Linux/NVMe,dostarczając około 866 TB pojemności użytecznej w ramach jednego zunifikowanego systemu plikówMetadane są przesyłane za pośrednictwem pNFS/TCP, podczas gdy masowe transfery danych wykorzystują NFSv3 przez RDMA.52 GiB/s szerokość pasma zapisu ponad 17W testach inferencji pamięci podręcznej KV osiąga 85,736 żetonów/sekundę (Llama 3.1 8B, tylko do przechowywania), 67,642 żetonów/sekundę (model 8B,pamięć systemowa), oraz 33 403 żetonów/sek (70B, tylko do przechowywania).
Wpływ braku sprzedawców na przemysł
Wyniki porównawcze odzwierciedlają zarówno możliwości zgłaszających, jak i strategiczne wybory nieobecnych dostawców.i DDN ∆ obok byłego v2.0 liderzy Huawei, Hammerspace i Lightbits, zrezygnowali z zgłoszeń w wersji 3.0.lub dostosowania strategii wskaźnika referencyjnego, i nie oznaczają niższej wydajności.
Jednakże tworzy to wyraźne rozbieżności: zweryfikowana tabela rankingu wskaźników referencyjnych nie jest już zgodna z rzeczywistymi liderami wdrażania na dużą skalę.Kupujący z branży muszą ocenić zarówno zweryfikowane dane referencyjne, jak i wyniki praktycznego wdrażania. Strona rankingu macierzy pamięci masowej dla przedsiębiorstw w 2026 roku, zaktualizowana przez StorageReview, w pełni dokumentuje tę rozbieżność z pełnymi danymi wyników wersji 3.0.
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, dyrektor ds. strategii globalnej
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Strona internetowa: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Skoncentruj się na biznesie:
Dystrybucja produktów ICT/Integracja systemów i usługi/Rozwiązania infrastrukturalne
Dzięki ponad 20-letniemu doświadczeniu w dystrybucji IT współpracujemy z wiodącymi światowymi markami w celu dostarczania niezawodnych produktów i profesjonalnych usług.
Używanie technologii do budowy inteligentnego świata•Twój zaufany dostawca usług produktów ICT!
Sandy Yang, dyrektor ds. strategii globalnej
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Strona internetowa: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Skoncentruj się na biznesie:
Dystrybucja produktów ICT/Integracja systemów i usługi/Rozwiązania infrastrukturalne
Dzięki ponad 20-letniemu doświadczeniu w dystrybucji IT współpracujemy z wiodącymi światowymi markami w celu dostarczania niezawodnych produktów i profesjonalnych usług.
Używanie technologii do budowy inteligentnego świata•Twój zaufany dostawca usług produktów ICT!