單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

來源:投影時代 更新日期:2025-08-06 作者:佚名

    北京時間8月4日23時,全球最具權(quán)威的AI性能基準評測組織MLCommons®正式發(fā)布了最新一輪MLPerf™Storage v2.0存儲性能基準測試的結(jié)果。華瑞指數(shù)云ExponTech作為AI-Native企業(yè)級全場景數(shù)據(jù)基礎設施的領導者,與DDN, IBM, HPE, 華為,Hammerspace等眾多國際國內(nèi)領先的廠商同臺競技,憑借創(chuàng)新技術(shù)方案和產(chǎn)品參與測試,取得極為出色的成績,多項指標位居世界第一。

    本次測試中,ExponTech與合作伙伴英偉達,Scaleflux, AIC深度合作,采用了軟件,硬件均有顯著創(chuàng)新的產(chǎn)品方案,目標是驗證在AI場景下,采用新一代分布式存儲軟件棧驅(qū)動更加精簡,高效的硬件方案,達到更高的性能密度,容量密度和更低的成本,同時在網(wǎng)絡方面采用RoCE網(wǎng)絡,驗證其大規(guī)模組網(wǎng)能力以及整體存儲方案的大規(guī)模擴展能力和并行訪問能力。

    硬件方面

    與其他參測者采用的許多臺高配置的存儲服務器+IB網(wǎng)絡的整體方案不同,ExponTech方案的存儲節(jié)點僅使用一臺2U的AIC盤框(JBOF F2026),盤框本身沒有配置CPU和內(nèi)存,沒有處理能力,主要提供很高的容量密度和硬件可靠性,2U空間可以最多配置26塊SSD盤,本次測試配置24塊Scaleflux CSD 5000帶壓縮功能的SSD盤。

    盤框內(nèi)插入4張英偉達Bluefield-3 DPU卡,每個DPU提供200Gbps*2 RoCE網(wǎng)絡帶寬。ExponTech WADP分布式存儲軟件完全運行于DPU內(nèi),提供高性能,高可靠,功能豐富的分布式存儲層。

    網(wǎng)絡方面,采用4臺英偉達Spectrum-X 交換機組成一個2層的 RoCE 網(wǎng)絡, 驗證大規(guī)模組網(wǎng)時的擁塞控制能力。基于這個2層RoCE網(wǎng)絡以及ExponTech WADP分布式存儲軟件,可以擴展到連接1024臺盤框,形成一個EB級容量,上百TB級存儲帶寬的超大規(guī)模高性能存儲池。

    軟件方面:

    ExponTech WADP (WiDE AI Data Platform) 分布式存儲軟件,該軟件基于完全自主研發(fā)的下一代分布式存儲引擎WiDE以及下一代分布式元數(shù)據(jù)引擎天樞構(gòu)建,在相同的存儲池空間內(nèi),向上提供豐富的協(xié)議接口,包括塊存儲(NVMe-oF, vhost, iSCSi, CSI-NVMe-oF),文件存儲(POSIX, NFS, SMB), 對象存儲(S3),KV接口等。本次測試的WADP軟件,以分布式架構(gòu)的方式完全運行于4張Bluefield-3 DPU內(nèi),每張DPU僅配置了一塊16核的CPU以及48GB內(nèi)存,顯示了WADP軟件棧極其高效的硬件利用效率和IO處理能力。

    部署架構(gòu)圖:

單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

    測試結(jié)果

    1、基于1個2U的存儲節(jié)點以及1個客戶端和2個客戶端的測試結(jié)果顯示,可以輕松滿足模型ResNet-50的訓練需求,單客戶端能夠支持的GPU卡的數(shù)量最高達到240塊,帶寬23.6GiB/s,在存儲節(jié)點硬件采用DPU+JBOF, CPU和內(nèi)存都不是很強(AI 控成本)的前提下,依然領先參與測試的所有廠商方案,位居世界第一。具體的測試結(jié)果數(shù)據(jù)如下:

單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

    通過上述測試數(shù)據(jù)測算,ExponTech WADP使用一個2U的存儲節(jié)點,在配置4個客戶端的場景下,可以支持超過700塊 A100 GPU訓練卡和約400塊 H100 GPU訓練卡的訓練需求,穩(wěn)定提供70+GiB/s的帶寬,逼近存儲節(jié)點網(wǎng)絡帶寬極限。ExponTech WADP也可以支持擴展到更多的2U存儲節(jié)點,形成大規(guī)模高性能存儲集群,支持超大規(guī)模的AI訓練場景。

    2、MLPerf™ Storage v2.0測試新推出的檢查點(Checkpoint)工作負載專門針對分布式擴展系統(tǒng)中大型語言模型(LLM)的訓練場景,重點優(yōu)化訓練過程的備份與恢復速度。ExponTech WADP方案在Llama3-8B模型的實際測試數(shù)據(jù)位于全球領先水平。

單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

單存儲節(jié)點支持700+ GPU訓練!華瑞指數(shù)云首秀登頂MLPerf全球存力榜

    ExponTech WADP方案的實測寫帶寬16.9GiB/s, 略低于JINIST(采用Huawei OceanStor A800方案)的19.4GiB/s以及ANL(采用開源DAOS方案)的18.1GiB/s, 位居世界第三。但是值得注意的是,ExponTech WADP方案采用的存儲硬件配置遠低于前兩者,使用的物理盤容量僅為前兩者的1/5, 展現(xiàn)了極為優(yōu)異的存儲軟件棧效率。如果以Checkpoint寫入帶寬/容量來計算寫入效率,ExponTech WADP排名將遙遙領先居第一。

    亮點總結(jié):

    超高密度與能效,僅使用單臺2U JBOF設備搭載DPU作為存儲節(jié)點,硬件配置規(guī)格遠低于其他的測試方案,展示出了超高的容量密度,性能密度和能效。

    超高性能表現(xiàn),在硬件規(guī)格非常低的前提下,依然展示了超高性能表現(xiàn),在Resnet50模型訓練測試中,單客戶端支持的GPU卡數(shù)和帶寬排世界第一,Llama3模型的Checkpoint寫入帶寬排世界第三,但使用了最少的SSD盤數(shù),以Checkpoint寫入帶寬/容量來計算寫入效率,ExponTech WADP方案排名將遙遙領先居第一,展示了WADP存儲軟件極為高效的硬件利用效率。

    極致I/O效率,多輪測試均穩(wěn)定保持96%以上的GPU平均利用率(AU)。

    彈性擴展能力,WADP分布式軟件架構(gòu)可并行擴展到1024個節(jié)點,實現(xiàn)存儲容量,IOPS和帶寬的同步并行擴展,同時保持穩(wěn)定的微秒級時延。

    可擴展網(wǎng)絡驗證,四臺NVIDIA Spectrum-X交換機搭建兩層RoCE網(wǎng)絡,擁塞控制表現(xiàn)優(yōu)異。結(jié)合ExponTech WADP分布式存儲軟件,方案可橫向擴展至超大規(guī)模AI訓練/推理場景。

    存儲效率倍增,ScaleFlux CSD5000 SSD提供透明數(shù)據(jù)壓縮/解壓縮,在零性能損耗、無額外資源消耗前提下實現(xiàn)存儲容量與效率倍增。

    首次參與即在MLPerf™ Storage v2.0 AI Storage基準測試中取得優(yōu)異成績,這一成就不僅彰顯了華瑞指數(shù)云ExponTech存儲技術(shù)的強勁實力,更標志著華瑞指數(shù)云ExponTech在業(yè)界又達成了一個關鍵里程碑。此次測試延續(xù)了WADP(以其子產(chǎn)品WDS名義)在2023年創(chuàng)下的SPC-1基準測試世界紀錄,印證了其在企業(yè)關鍵業(yè)務(SPC-1:全球存儲性能委員會)與AI工作負載(MLPerf Storage)領域的雙重競爭力,是目前全球唯一的一個能夠在SPC-1和MLPerf Storage上都能夠測試出頂級成績的分布式存儲軟件,成為真正覆蓋全場景的企業(yè)級AI統(tǒng)一平臺。在未來企業(yè)把AI工作負載與企業(yè)關鍵業(yè)務進行結(jié)合,實現(xiàn)AI能力在企業(yè)業(yè)務流程中全面落地的過程中,ExponTech WADP平臺將發(fā)揮出更加全面的價值。

    未來,華瑞指數(shù)云ExponTech將在AI大模型領域持續(xù)深耕,不斷突破性能極限,打造全球領先的AI數(shù)據(jù)平臺,為企業(yè)賦能新質(zhì)生產(chǎn)力。在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品上同時承載企業(yè)的核心生產(chǎn)系統(tǒng)和 AI 數(shù)據(jù)管道,幫助企業(yè)把核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)與 AI 能力相結(jié)合,實現(xiàn) AI 在企業(yè)級場景的快捷落地。近期,華瑞指數(shù)云ExponTech將正式發(fā)布ExponTech WADP的最新版本,一款融合支持企業(yè)級生產(chǎn)業(yè)務和AI訓練推理業(yè)務,面向企業(yè)級AI的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺底座產(chǎn)品,歡迎持續(xù)關注。

    關于MLPerf™

    MLPerf™是影響力最廣的國際AI 性能基準評測,由圖靈獎得主大衛(wèi)•帕特森(David Patterson)聯(lián)合谷歌、斯坦福大學、哈佛大學等頂尖學術(shù)機構(gòu)共同發(fā)起成立,并于2023年推出 MLPerf™ Storage 基準性能測試,旨在公平公正且公開透明的統(tǒng)一基準來衡量 AI 工作負載的存儲系統(tǒng)性能。目前,MLPerf™ Storage 基準測試的最新版本為 v2.0,包含2類工作負載的測試:訓練(Training)和檢查點(Checkpointing),支持兩種模擬加速器(A100 和 H100),并涵蓋五種典型的模型訓練負載:3D-UNet,ResNet-50,CosmoFlow和Llama3。這些負載覆蓋了順序讀取、隨機讀取、小文件讀取等多種 I/O 場景,能夠全面評估存儲系統(tǒng)在不同場景下的吞吐量和延遲性能。

    關于SPC-1

    SPC-1(全球存儲性能委員會)是企業(yè)級存儲領域最權(quán)威的Benchmark評測,是一個專注于存儲行業(yè)供應商性能評測的中立機構(gòu)。旨在評估存儲系統(tǒng)處理復雜請求和大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力,對IO吞吐量、讀寫響應時間敏感度、工作負載動態(tài)變化、存儲容量利用率、用戶多樣化、數(shù)據(jù)持久性等多種數(shù)據(jù)特征進行嚴苛考量。

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