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MLCommons は,MLPerf Storage v3.0 の結果を公式にリリースしました.この主要な繰り返しは,ベンチマークの仕様を更新するだけでなく,AI ストレージパフォーマンスの競争環境を再構築します..業界で唯一監査されたAIストレージベンチマークとして,v3.0は初めて,トレーニングのスループット,モデルチェックポイント,そして新たに追加された2つの推論ワークロードベクトルデータベースのクエリとKVキャッシュ処理.合計19の組織が143のテスト結果を提出し,そのうち11社はMicrosoft Azure,NVIDIA,Everpure,AIストレージのベンダーも増えています注目すべきは,このラウンドには,v2.0リーダーボードの主要ベンダーであるDDN,Huawei,Hammerspace,Lightbitsが参加しなかったことです.
このベンチマークは,シミュレーション加速器をH100からB200にアップグレードし,加速器ごとに帯域幅性能の基準を高めます.結果として,v3.0結果はv2.0データと比較できません.リストされているすべての結果は,MLCommonsによって監査されたベンダーによって提出された結果です.独立の検証や StorageReviewによる再テストなしで
チェックポイントリングは突破性のある出力性能で注目されています
MLCommonsはチェックポイントを 一流のワークロードにアップグレードし, 国境規模のAI訓練にとって重要なボトルネックになっています.大規模なトレーニングの仕事は,一定の間隔で膨大なモデル状態データを継続的に書き込む.このラウンドでは,チェックポイントのテストから最も高い出力メトリックが生成されます.
初のMLPerf参加者であるEverpure (旧 Pure Storage) は,FlashBlade//EXAプラットフォームでほぼ線形的な性能拡張性を提供している.チェックポイント書き込み帯域幅は327に達する.10 つのデータノードで 6 GiB/sこの30ノード構成では記録的な 877.5 GiB/s の書き込みスループットと 833.0 GiB/s の読み込みスループットを達成している.これは初めて確認されたエバーグリーンが長年主張してきた高出力性能を検証する 監査されたベンチマークの証拠です
また,業界におけるもう一つの里程碑は,ベンチマークに加わった最初のハイパースケールクラウドストレージサービスである Azure Managed Lustre です. 4,096 TiB の容量と 128 クライアントで展開され,642 つのクライアントを配信しています.2 GiB/s チェックポイントの書き込みスループット,クラウドネイティブストレージがトップレベルのパフォーマンスで,特別に構築されたAIストレージアレイと競合できるようにします.
トップチェックポイントの提出
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システム
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書き込み帯域幅 (GiB/s)
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|---|---|
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Everpure FlashBlade//EXA (30 つのデータノード)
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877.5
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Azure Managed Lustre (4,096 TiB, 128 クライアント)
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642.2
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YanRongTech F9000X (8 クライアント)
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313.7
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スズー・ジシャン・ロングリン (複数構成)
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313.7
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トゥーリングデータ F9200 (8クライアント)
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307.1
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UBIX UbiPower18000 (3 つのストレージノード)
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293.8
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新興業者が支配する訓練ランキング
3D U-Net のトレーニングワークロードランキングは,業界に新規参入者が占めています.99のシミュレーションB200加速器をサポートし このラウンドで最高のトレーニングの出力を確保しますシンガポールを拠点とするAIインフラストラクチャのスタートアップ"チューリングデータ"は 541.5Gb/sでベンチマークデビューし,わずか3つのストレージノードで96台のシミュレーションB200を動かす.この3ノードF9200クラスターも539UBIXのUbiPower18000は,16 × 15 を搭載した3つのストレージノードで454.1 GiB/sのスループットを提供している.36TBのNVMeドライブとクアッドNDR4000ネットワークHPEは K3000 プラットフォームで 345.8 GiB/s を得点し,有効なトレーニング結果を持つ唯一の確立されたエンタープライズストレージベンダーです
3D U-Net トレーニングのトップ投稿
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システム
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読み込み帯域幅 (GiB/s)
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シミュレーションされたB200加速器
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|---|---|---|
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ヤンロンテックF9000X
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543.9
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99
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トゥーリングデータ F9200
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541.5
|
96
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UBIX UbiPower18000
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454.1
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80
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スズー・ジシャン・ロングリン
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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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Azure 管理された輝き
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379.1
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70
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ベンチマークに公式に統合された推論作業負荷
2つの新たに追加された推論ワークロードは 現実世界のAIストレージ需要の急速な成長を反映していますKVキャッシュテストは,長期文脈LLM推論中にメモリ内外への注意状態のページングのためのストレージパフォーマンスを評価する.エバーグリーンが1つでリードし,623.4 GiB/s KVキャッシュ読み込みスループット 51 ホストのFlashBlade//EXA展開. UBIX (443.7 GiB/s) とFarmGPU (443.6 GiB/s) は標準スケールKVキャッシュ送信をリードする.ベクトルデータベースワークロードでは,TTAのシーホースシステムは 57 の最高クエリスループットを達成"秒間に620のクエリ
v3.0では,S3 オブジェクトストレージのネイティブサポートも追加され,すべての送信の約6分の1がプロトコルを活用しています.NVIDIAはOCIで20件のAIStore送信でオブジェクトストレージエントリを支配していますAWSとGCP環境で 133.3Gb/sのチェックポイント書き込み速度をピークにしましたobject storageの訓練とチェックポイント作業負荷への適応は,以前の基準値から大きな変化を示しています.MLCommonsは,このラウンドで,電力効率とラックスペース利用を公式のコアメトリックとして導入している.
エバーグリーン・フラッシュブレイド/EXA パフォーマンス分解
EverpureのFlashBlade//EXAは 405Bと1.25Tのパラメータモデルの両方のチェックポイントをリードしデータ重量のAIトレーニングと推論作業負荷の優れた持続的な処理量を実証する.
テストされた構成は30のFlashBlade//EXAブレード (メタデータ処理のための120 DirectFlashモジュール) と30のLinux/NVMeデータノードで構成されています.単一の統一ファイルシステム内で約866TBの利用可能な容量を提供するメタデータは pNFS/TCP で送信され,大量データ転送は RDMA で NFSv3 を使用する. 1,024 のクライアントアクセラレータを持つ 1.25T パラメータチェックポイントシミュレーションでは, 30 ノードセットアップは 877 を維持する.書き込み帯域幅は17以上で52GB/s.74秒と588.28 GiB/sの読み込み帯域幅を28.99秒で達成.KVキャッシュ推論テストでは85,736トークン/秒 (Llama 3.1 8B,ストレージのみ),67,642トークン/秒 (8Bモデル,ストレージ + システムメモリ), そして33,403トークン/秒 (70B,保存のみ)
業内における 業者の不在の影響
ベンチマークの結果は,提出者の能力と不在のベンダーの両方の戦略的選択を反映しています.大規模なネオクラウドとAI工場展開を支配するトップベンダーそしてDDN 前のv2の横.0 のリーダーである Huawei,Hammerspace,Lightbits は,v3.0 の提出を拒否した.ベンダーが表示されないのは,通常,エンジニアリングサイクルの取り決め,製品リリースタイムライン,基準指標の戦略調整劣ったパフォーマンスに等しくありません
しかし,これは明らかな差異を生み出します.監査されたベンチマークランキングは,もはや現実の世界の大規模展開リーダーと一致していません.業界購入者は,監査されたベンチマークデータと実用的な導入履歴の両方を評価する必要があります.. StorageReviewの更新された 2026 企業ストレージアレイランキングページは,この不一致を完全な v3.0 結果データで完全に文書化しています.
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