Portuguese
A MLCommons lançou oficialmente os resultados do MLPerf Storage v3.0. Esta grande iteração não apenas atualiza as especificações de referência, mas também remodela o cenário competitivo do desempenho de armazenamento de IA.Como o único benchmark de armazenamento de IA auditado do setor, a versão 3.0 cobre pela primeira vez o fluxo de trabalho completo da IA, incluindo o tráfego de treinamento, o checkpointing do modelo,e duas cargas de trabalho de inferência recém-adicionadasO resultado do teste foi apresentado por um total de 19 organizações, entre as quais 11 são participantes pela primeira vez, incluindo Microsoft Azure, NVIDIA, Everpure,e uma onda de fornecedores emergentes de armazenamento de IANotavelmente, os principais fornecedores do quadro de liderança v2.0 - DDN, Huawei, Hammerspace e Lightbits - não participaram desta rodada.
Este benchmark atualiza os aceleradores simulados de H100 para B200, elevando o nível de desempenho da largura de banda por acelerador.Todos os resultados listados são resultados apresentados pelo fornecedor e auditados pelo MLCommons, sem verificação independente ou reexame pela StorageReview.
O Checkpointing destaca-se pelo seu desempenho de transferência inovador
O MLCommons atualiza o checkpointing para uma carga de trabalho de primeira classe, já que se tornou um gargalo crítico para o treinamento de IA em escala de fronteira.Trabalhos de formação em larga escala escrevem continuamente dados de estado do modelo em intervalos fixosA maior parte dos resultados obtidos nesta rodada são obtidos a partir de testes de checkpoint.
O Everpure (anteriormente Pure Storage), um participante da MLPerf pela primeira vez, oferece escalabilidade de desempenho quase linear com sua plataforma FlashBlade//EXA. Sua largura de banda de gravação de ponto de verificação atinge 327.6 GiB/s a 10 nós de dadosA configuração de 30 nós atinge uma taxa de transferência de gravação recorde de 877,5 GiB/s e uma taxa de transferência de leitura recorde de 833,0 GiB/s.Esta é a primeira verificação, evidências de referência auditadas que validam as capacidades de desempenho de alta produtividade da Everpure.
Outro marco da indústria vem do Azure Managed Lustre, o primeiro serviço de armazenamento em nuvem de hiperescala a se juntar ao benchmark.2 GiB/s de capacidade de gravação do ponto de controlo, permitindo que o armazenamento nativo em nuvem concorra com matrizes de armazenamento de IA especialmente construídas em desempenho de nível superior.
Principais submissões de pontos de verificação
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Sistema
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Largura de banda de gravação (GiB/s)
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|---|---|
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Everpure FlashBlade//EXA (30 nós de dados)
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877.5
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Azure Managed Lustre (4,096 TiB, 128 clientes)
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642.2
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YanRongTech F9000X (8 clientes)
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313.7
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Suzhou Zishan Longlin (configurações múltiplas)
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313.7
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TuringData F9200 (8 clientes)
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307.1
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UBIX UbiPower18000 (3 nós de armazenamento)
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293.8
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Tabela de classificação de formação dominada por fornecedores emergentes
O quadro de classificação da carga de trabalho de treinamento 3D U-Net é ocupado por novos participantes da indústria.apoiando 99 aceleradores simulados B200 e garantindo o maior rendimento de formação nesta rodadaA startup de infraestrutura de IA TuringData, com sede em Cingapura, faz sua estreia de referência com 541,5 GiB/s, alimentando 96 B200s simulados através de apenas três nós de armazenamento.O seu aglomerado de três nós F9200 também alcança 539.9 GiB/s de leitura e 307.1 GiB/s de gravação em testes de checkpointing em escala 70B. O UBIX UbiPower18000 oferece 454.1 GiB/s de leitura e 307.1 GiB/s de gravação em testes de checkpointing em escala 70B.Discos NVMe de 36 TB e rede quad-NDR4000A HPE é o único fornecedor de armazenamento empresarial estabelecido com resultados de treinamento válidos, atingindo 345,8 GiB/s com a sua plataforma K3000.
As melhores apresentações de treinamento 3D da U-Net
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Sistema
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Largura de banda de leitura (GiB/s)
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Aceleradores B200 simulados
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|---|---|---|
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YanRongTech F9000X
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543.9
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99
|
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TuringData F9200
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541.5
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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 gerenciado pelo Azure
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379.1
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70
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Cargas de trabalho de inferência oficialmente integradas no benchmark
As duas cargas de trabalho de inferência recém-adicionadas refletem o rápido crescimento das demandas de armazenamento de IA do mundo real.O teste de cache KV avalia o desempenho de armazenamento para paging estados de atenção dentro e fora da memória durante a inferência LLM de longo contexto, um cenário crítico analisado em profundidade na pesquisa de inferência de longo contexto.623.4 GiB/s KV cache read throughput em um 51-host FlashBlade//EXA implantação. UBIX (443.7 GiB/s) e FarmGPU (443.6 GiB/s) liderar emissão de cache KV em escala padrão. Para cargas de trabalho de banco de dados vetorial,O sistema Seahorse da TTA® atinge o maior rendimento de consulta de 57620 consultas por segundo.
A versão 3.0 também adiciona suporte nativo ao armazenamento de objetos S3, com aproximadamente um sexto de todas as submissões aproveitando o protocolo.A NVIDIA domina as entradas de armazenamento de objetos com 20 submissões do AIStore na OCI, AWS e GCP ambientes, atingindo um pico de 133,3 GiB/s checkpoint write throughput.A adaptação bem-sucedida do armazenamento de objectos às cargas de trabalho de formação e controlo marca uma grande mudança em relação aos parâmetros de referência anteriores.Além disso, o MLCommons introduz a eficiência energética e a utilização do espaço de rack como métricas centrais oficiais nesta rodada.
Everpure FlashBlade//EXA Descomposição de desempenho
Everpure's FlashBlade//EXA lidera o checkpointing para os modelos de parâmetros 405B e 1.25T, bem como benchmarks de recuperação de cache KV,Demonstração de um desempenho sustentado excepcional para o treinamento de IA e as cargas de trabalho de inferência com grande volume de dados.
A configuração testada consiste em 30 lâminas FlashBlade//EXA (120 módulos DirectFlash para processamento de metadados) e 30 nós de dados Linux/NVMe,fornecendo aproximadamente 866 TB de capacidade utilizável num único sistema de ficheiros unificado. Os metadados são transmitidos via pNFS/TCP, enquanto as transferências de dados em massa usam o NFSv3 através do RDMA. Na simulação de checkpointing de parâmetros de 1,25T com 1,024 aceleradores de cliente, a configuração de 30 nós sustenta 877.52 GiB/s largura de banda de gravação superior a 17Em testes de inferência de cache KV, ele atinge 85,736 tokens/sec (Llama 3.1 8B, apenas armazenamento), 67,642 tokens/sec (modelo 8B,armazenamento + memória do sistema), e 33.403 tokens/seg (70B, apenas para armazenamento).
Implicações da ausência de fornecedores na indústria
Os resultados do benchmark refletem tanto as capacidades dos submetentes como as escolhas estratégicas dos fornecedores ausentes.e DDN ∆ ao lado do antigo v2Os líderes de.0 Huawei, Hammerspace e Lightbits, optaram por não participar das submissões da versão 3.0.ou ajustamentos da estratégia de referência, e não equivalem a um desempenho inferior.
No entanto, isto cria uma clara divergência: o quadro de referência auditado não se alinha mais com os líderes de implantação em grande escala do mundo real.Os compradores da indústria devem avaliar tanto os dados de referência auditados como os registos práticos de implantação. A página de classificação do arquivo de armazenamento corporativo 2026 atualizada da StorageReview documenta completamente essa discrepância com dados completos de resultados da versão 3.0.
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Sandy Yang, Diretora Global de Estratégia
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