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北京時間8月4日23時，在全球權威 AI 基準測評組織 MLCommons® 正式發布的MLPerf® Storage v2.0存儲性能基準測試結果中，深圳市泛聯信息科技有限公司（UBIX Technology Co., Ltd.）參與了全部10項場景測試，取得7項世界第一。這一成績不僅彰顯了泛聯信息（UBIX）在高性能全閃存儲系統領域的技術領先地位，也展現了其產品在支撐大規模AI訓練與推理任務中的卓越能力。
MLPerf® Storage v2.0：定義AI存儲性能的新標準
MLPerf® Storage v2.0 是由全球權威 AI 基準測試組織 MLCommons® 推出的最新一代人工智能存儲性能評測標準，旨在衡量在真實 AI 工作負載下，存儲系統對訓練與推理流程的支持能力。作為專門面向 AI 時代的數據密集型應用設計的評測套件，MLPerf® Storage v2.0 不僅強調吞吐帶寬、IO 吞吐量等傳統性能指標，更著重于在大規模并發、海量數據處理、大模型訓練、Checkpoint保存及恢復等典型場景中的系統表現。
本次測試吸引了全球 26家頂尖科技企業參與，覆蓋存儲系統、AI 基礎設施及半導體三大核心領域，參與者既包括泛聯信息（UBIX）這樣的創新力量，也涵蓋 IBM、Huawei、HPE、DDN、Intel、Samsung、Micron、Kioxia、Lightbits Labs、H3C、Oracle、Nutanix 等行業標桿企業，充分體現了該基準測試在全球科技領域的廣泛認可度與影響力。
本次MLPerf® Storage v2.0參測企業（來源：MLCommons）
MLPerf® Storage v2.0在2023年0.5版本及2024年1.0版本6個訓練場景的基礎上，增加了4個基于不同規模llama3模型的checkpoint測試場景，覆蓋了從樣本加載、checkpoint保存與恢復等常見模型訓練場景的工作負載，全面測評圖像識別、科學計算等領域人工智能應用的存儲需求，確保評測結果具有廣泛的現實參考意義。
MLPerf® Storage v2.0 針對A100和H100兩種GPU分別定義了3D Unet 、ResNet50和CosmoFlow 3個模型下總計6類訓練測試場景，從下表中可以看到每個測試場景的模型簡介、訓練框架及測試條件等關鍵信息：
MLPerf® Storage v2.0中新增了4個Checkpoint測試場景，用于模擬 AI 模型訓練過程中的模型checkpoint保存與恢復工作負載。這些測試場景聚焦于checkpoint高帶寬寫入和讀取性能，覆蓋了不同規模模型訓練中常見的I/O模型，從下表中可以看到每個測試場景的參數規模、checkpoint測試數據量和典型場景等關鍵信息：
同時，為了保證測試結果的準確性和權威性，MLPerf® Storage v2.0制定了極其嚴格的測試準則，包括：
1. 高 GPU 利用率
·v2.0更加強調在訓練任務中存儲系統不應成為性能瓶頸：
·ResNet-50和3D UNet測試中，GPU利用率要求 ＞90%。
·CosmoFlow測試中，GPU利用率要求 ＞70%。
·在MLPerf® Storage v2.0中，允許使用更大規模的GPU模擬集群，進一步提高了對系統高帶寬與低延遲的要求。
2. 嚴禁緩存優化
·主機側禁止任何數據緩存行為，以防影響存儲系統真實性能評估：
·測試前必須清空緩存（例如，使用 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches命令清空緩存）。
·測試數據集至少5倍于主機內存容量，確保數據真實從存儲中讀取。
·每輪測試之間必須重新加載數據，防止隱性緩存。
3. 可重復性與審核機制
·多次執行且連續成功（訓練任務5次、Checkpoint任務10次）。
·提交結果需附帶完整配置、日志與運行腳本。
·在MLCommons官網公開測試流程與硬件配置。
·所有測試結果均經過官方及參與測試廠家交叉檢視。
為了深入理解 MLPerf® Storage 2.0基準測試內容，我們先解釋幾個核心概念：
Accelerator Number（ACC NUM）：模擬測試訓練GPU數量，衡量系統處理能力的規模；模擬測試訓練GPU數量越多，對存儲系統的讀寫帶寬和并發吞吐的壓力越大。
Accelerator Utilization（AU）：測試過程中 GPU 的平均利用率（百分比），反映存儲系統是否能為GPU提供穩定且持續的數據供給。如果利用率低，說明存儲性能可能成為瓶頸。
Accelerator Type: GPU類型，表示參與測試的GPU型號/架構，MLPerf® Storage v2.0測試目前支持模擬測試A100和H100兩種GPU類型。
Storage System Type：參與測試的存儲系統結構和介質類型。MLPerf® Storage v2.0測試中覆蓋了以下存儲系統類型：
Storage System RU：存儲系統所占的物理空間，單位為 RU（Rack Unit，1RU = 1.75 英寸）。注：由于部分Cloud類型的參測廠商未反饋實際使用的存儲系統RU數據，因此本文并未將這部分參測廠商的每存儲系統RU輸出帶寬納入對比。
基于上述指標維度，大家就可以對 MLPerf® Storage v2.0測試中各參測廠商的系統能力進行全面對比，例如：
·在滿足官方要求的GPU 利用率下，哪個存儲系統能支持更高的GPU數量及更高的業務帶寬？
·在相同訓練模型下，哪個存儲系統的性能密度更高，即存儲系統每RU輸出的讀、寫帶寬更高？
·在相同checkpoint模型下，哪個存儲系統的性能密度更高，即存儲系統每RU輸出的讀、寫帶寬更高？
·更高的性能密度，意味著相同節點數和機架空間下，系統可以支持更多 GPU 計算節點的訓練任務。
實力領跑！泛聯信息包攬MLPerf® Storage v2.0七項世界第一
泛聯信息（UBIX）作為國內唯一全面參與 MLPerf® Storage v2.0 全部10項測試場景的創新型AI存儲廠商，在眾多國際領先參測企業中脫穎而出，斬獲其中7項世界第一的卓越成績。同時，在所參與的測試項目中，泛聯信息（UBIX）相較于1.0版本的核心測試指標，普遍實現了兩倍以上的性能提升，充分展現了其在AI存儲領域的技術實力與持續創新能力。
泛聯信息（UBIX）使用自研獨立知識產權的UbiPower18000全閃存儲產品參與測試。本次測試環境基于泛聯信息戰略合作伙伴新疆銀豐智能算力技術有限公司提供的優質AI算力、網絡平臺搭建。平臺整合高品質的AI算力資源與高速網絡架構，為本次測試提供了穩定可靠的基礎測試環境。在存儲介質方面，泛聯信息選用了大普微 Roealsen® R6系列PCIe Gen5 NVMe SSD，該產品在整個測試過程中保持了超低的讀寫時延以及穩定的讀寫帶寬，為高負載、密集型訓練場景提供了強有力的支撐。
本次UbiPower 18000測試環境包含3節點組成的UbiPower 18000分布式集群（每節點配置了16塊大普微Roealsen R6100 15.36TB NVMe SSD以及4張英偉達NVIDIA ConnectX-7 400Gbps IB網卡）、16臺GPU算力服務器以及一臺英偉達400G IB交換機，測試環境網絡拓撲如下圖所示：
UbiPower 18000測試拓撲圖
接下來，我們將對泛聯信息（UBIX）UbiPower 18000分布式全閃存在本次測試中的詳細性能數據進行深入解析，全面剖析其在智算訓練業務測試場景中的表現。讓我們一同見證這款面向智能計算場景全新設計的創新型 AI 分布式存儲系統所帶來的強勁性能沖擊與突破性價值。
ResNet50模型測試數據解析
在 ResNet-50 模型模擬測試中，測試系統模擬圖像分類任務，使用生成的 ImageNet 風格圖像數據集，并通過多并發讀取的 I/O 模型進行評估。在該測試場景下，僅由3個 2U存儲節點組成的UbiPower 18000分布式存儲系統，成功支撐了模擬訓練中多達 2160張H100 GPU的數據吞吐需求，GPU利用率持續保持在90%以上，系統穩定帶寬達到374.57GiB/s，對應每存儲系統RU的帶寬高達62.43 GiB/s。同時，該系統成功支持了3120張A100 GPU的模擬訓練需求，依然保持GPU利用率超過 90%，系統穩定帶寬為280.77GiB/s，對應每RU帶寬高達46.8GiB/s。
在本測試模型下，UbiPower 18000無論在支持的GPU數量、系統總帶寬，還是每存儲RU帶寬，均為所有參測廠商中的最高值，充分展現了其在處理大規模數據集場景中的卓越能力。同時，在緊湊的空間占用下，提供了更高的性能密度，證明UbiPower 18000能在相同節點數和機架空間下，支持更多 GPU 計算節點的高效訓練任務，具備極強的可擴展性與部署效率。
CosmoFlow模型測試數據解析
該測試模型模擬的是科學計算類AI工作負載，測試模型根據計算節點內存容量動態生成2.6MB大小的科學模擬數據文件，并采用并發讀取的I/O模型進行訓練評估。泛聯信息（UBIX）所使用的測試客戶端內存配置為512GB，在此基礎上，測試程序共生成約1500多萬個科學模擬數據文件，在本項測試中數據集規模在所有參測廠商中也是最大的。在如此大規模的數據集條件下，UbiPower 18000分布式存儲系統依然展現出強勁的性能表現：
·成功滿足了528張H100 GPU的模擬訓練帶寬需求，提供高達273.21 GiB/s 的穩定帶寬，折合每存儲系統 RU 帶寬為45.54 GiB/s；
·成功滿足了608張A100 GPU的模擬訓練帶寬需求，穩定帶寬達到226.44 GiB/s，每存儲系統 RU帶寬達37.74GiB/s。
在該測試模型下，UbiPower 18000在支持的GPU數量、系統總帶寬及每存儲系統 RU帶寬等核心指標方面，均為所有參測廠商中的最高水平。即便在更大規模的數據集和更高的 I/O 壓力下，該系統依然支持遠超其他廠商的GPU數量與集群帶寬，充分體現了UbiPower 18000在科學計算類AI訓練負載場景下的優異性能和出色的可擴展能力。
3D U-Net模型測試數據解析
該測試模型模擬醫學影像分割任務的典型工作負載，主要用于評估存儲系統在混合讀取模式及中等文件大小（約140MB）場景下的性能表現。在本模型下，UbiPower 18000 存儲系統也展現出了卓越的性能能力：
·面向336張A100 GPU的模擬訓練任務，系統成功滿足了高強度的數據吞吐需求；
·在訓練過程中，GPU利用率穩定保持在90%以上；
·系統實現了高達455.05 GiB/s的穩定帶寬輸出；
·折合每存儲系統RU帶寬達到75.84GiB/s。
在該測試模型下，UbiPower 18000 所支持的 GPU 數量、總帶寬及每存儲系統 RU 帶寬均為所有參測廠商中的最高水平，充分展示了其在醫學影像類AI負載下的領先性能與強大適應性。
Llama3-405b模型測試數據解析
Llama3 405b模型模擬的是企業或高校在進行大規模模型訓練時，多個GPU服務器同時進行checkpoint數據讀寫的典型場景。在MLPerf® Storage v2.0測試中，該模型模擬了512路并發寫入、并發讀取，每輪總數據量達5.29TB的checkpoint數據，重點評估存儲系統的讀、寫帶寬能力以及大規模計算集群下的并發訪問性能。
在該測試模型中，由3個2U存儲節點組成的UbiPower 18000存儲系統表現出色，每個存儲系統RU穩定輸出50.5GiB/s的讀帶寬和36GiB/s的寫帶寬，其讀、寫帶寬密度在所有參測廠商中均為最高。
Llama3-1t模型測試數據解析
Llama3-1t模型模擬的是超大規模AI基礎設施場景下，多個GPU服務器并發進行 checkpoint的讀寫操作。該模型模擬了1024 路并發寫入和讀取，每輪總量高達18TB的checkpoint數據，進一步提升了對存儲系統并發訪問能力和讀寫帶寬的考驗。
在此測試中，由 3 個2U存儲節點組成UbiPower 18000存儲系統，每個 RU 穩定輸出54.7GiB/s的讀帶寬和36.3GiB/s的寫帶寬，再次刷新了參測廠商中的讀寫帶寬密度記錄。
從 Llama3-405b與Llama3-1t 兩個checkpoint模型的測試結果來看，在高并發讀寫業務場景下，UbiPower 18000存儲系統展現出強大的帶寬吞吐能力：
·系統讀帶寬突破328GiB/s，寫帶寬超過218GiB/s
·每節點穩定提供 100 GiB/s以上的讀帶寬、72 GiB/s以上的寫帶寬
這些數據充分證明了UbiPower 18000在大模型訓練過程中checkpoint保存與加載場景下的優異性能表現。同時，隨著節點數量的線性擴展，該系統還能夠持續提升集群的整體讀寫帶寬，全面滿足大規模 AI 訓練對存儲系統的極致帶寬需求。
泛聯信息（UBIX）：面向智算時代的存儲創新者
作為一家專注于 AI 存儲產品與解決方案的新興廠商，深圳市泛聯信息科技有限公司（UBIX Technology Co., Ltd.） 通過在存儲介質應用、系統架構及軟件實現等方面的持續創新，成功研發出擁有自主知識產權的高性能分布式文件系統 UBIXFS。
其核心技術包括：
·全固態分層資源池架構
·高并發、低時延分布式元數據服務集群
·基于RDMA網絡的多鏈路動態聚合高速傳輸協議
·CSN資源虛擬化及統一調度
上述創新顯著提升了存儲系統整體性能，有效支撐智算、超算場景對存儲系統的嚴苛需求，成為推動 AI 技術發展與落地的關鍵支撐力量。
目前，泛聯信息（UBIX）創新AI存儲產品已在多個超算中心和智算中心實現商用部署，廣泛應用于數據預處理、海量數據訪問、大規模checkpoint讀寫等關鍵場景，并在科研、高性能計算（HPC）、以及文本、圖像、視頻、多模態大模型訓練等任務中展現出優異的性能表現。
展望未來，泛聯信息將持續深耕 AI 存儲領域，圍繞高性能、高可靠性、智能化三大方向不斷加大研發投入，持續優化系統架構與軟件能力，推出更多面向大模型訓練、智算與超算中心的領先產品與解決方案，助力全球用戶高效應對 AI 時代的存儲挑戰。
如需了解 UBIX 產品更多信息及獲取技術支持，敬請訪問泛聯信息官方網站 —— www.ubix.cn
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