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MLCommons는 공식적으로 MLPerf Storage v3.0 결과를 발표했습니다. 이 주요 반복은 벤치마크 사양을 업데이트 할뿐만 아니라 AI 스토리지 성능의 경쟁 경관을 재구성합니다..업계에서 유일하게 감사된 인공지능 저장 기준으로, v3.0은 처음으로 교육 처리량, 모델 체크포인팅,그리고 새로 추가된 두 가지 추론 작업 부하: 벡터 데이터베이스 질의 및 KV 캐시 처리 총 19개 조직이 143개의 테스트 결과를 제출했으며, 그 중 11개는 마이크로소프트 애저, NVIDIA, 에버푸어,그리고 새로운 인공지능 저장소 공급업체들의특히, v2.0 리더보드의 주요 공급업체들인 DDN, 화웨이, 해머스페이스, 라이트비츠는 이 라운드에 참여하지 않았다.
이 벤치마크는 시뮬레이션 가속기를 H100에서 B200로 업그레이드하여 가속기 단위 대용량 성능을 높입니다. 결과적으로 v3.0 결과는 v2.0 데이터와 비교할 수 없습니다.모든 목록 결과는 공급자가 제출한 결과이며 MLCommons에 의해 감사되었습니다.독립적인 검증이나 스토리지 리뷰의 재검토 없이
체크포인팅은 획기적인 처리 성능으로 돋보인다
MLCommons는 체크포인팅을 최상위 수준의 작업량으로 업그레이드합니다. 이는 국경 규모의 인공지능 훈련에 중요한 병목이 되었기 때문입니다.대규모 교육 작업은 고정된 간격으로 지속적으로 대규모 모델 상태 데이터를 작성합니다.이 라운드에서 가장 높은 처리 메트릭은 체크 포인트 테스트에서 생성됩니다.
첫 번째 MLPerf 참가자인 에버푸어 (전에는 퓨어 스토리지) 는 플래시블레이드//EXA 플랫폼으로 거의 선형적인 성능 확장성을 제공합니다. 체크포인트 기록 대역폭은 327에 달합니다.10개의 데이터 노드에서 6 GiB/s30 노드 구성은 기록적인 877.5 GiB / s 기록 처리량과 833.0 GiB / s 읽기 처리량을 달성합니다.이것은 검증된 첫 번째, 에버푸레의 오랫동안 주장된 높은 처리 성능을 검증하는 감사 된 벤치마크 증거.
또 다른 업계 이정표는 Azure Managed Lustre로, 벤치마크에 가입한 최초의 하이퍼스케일 클라우드 스토리지 서비스입니다. 4,096 TiB의 용량과 128 클라이언트로 배포되어 642개를 제공합니다.2 GiB/s 체크포인트 기록 처리량, 클라우드 네이티브 스토리지가 최고 수준의 성능에서 특별히 만들어진 AI 스토리지 배열과 경쟁할 수 있도록합니다.
최상위 체크포인팅 제출
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시스템
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기록 대역폭 (GiB/s)
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|---|---|
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에버푸어 플래시블레이드//EXA (30 데이터 노드)
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877.5
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Azure Managed Lustre (4,096TiB, 128 클라이언트)
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642.2
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YanRongTech F9000X (8 클라이언트)
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313.7
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수저우 지산 롱린 (다중 구성)
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313.7
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튜링데이터 F9200 (8 클라이언트)
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307.1
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UBIX UbiPower18000 (3개의 저장 노드)
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293.8
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신흥 공급업체들이 지배하는 교육 순위표
3D U-Net 교육 작업량 순위표는 새로운 업계 입업자가 차지하고 있습니다. YanRongTech의 F9000X는 543.9 GiB/s의 지속적인 읽기 처리량으로 목록을 선도합니다.99개의 시뮬레이션된 B200 가속기를 지원하고 이번 라운드에서 가장 높은 교육 처리량을 확보합니다.싱가포르에 본사를 둔 인공지능 인프라 스타트업 튜링데이터 (TuringData) 는 541.5 GiB/s로 벤치마크 데뷔를 하고 있으며, 단지 3개의 스토리지 노드를 통해 96개의 시뮬레이션된 B200에 전원을 공급하고 있습니다.3노드 F9200 클러스터도 53970B 규모의 체크포인팅 테스트에서.9 GiB/s 읽기 및 307.1 GiB/s 쓰기 처리량. UBIX의 UbiPower18000은 16 × 15로 장착된 세 개의 스토리지 노드로 454.1 GiB/s 처리량을 제공합니다.36TB NVMe 드라이브 및 쿼드 NDR4000 네트워크HPE는 K3000 플랫폼으로 345.8 GiB/s를 기록하며 유효한 교육 결과를 가진 유일한 기업용 스토리지 공급자입니다.
가장 많은 3D U-Net 교육 제출
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시스템
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읽기 대역폭 (GiB/s)
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시뮬레이션 B200 가속기
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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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튜링데이터 F9200
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541.5
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96
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UBIX UbiPower18000
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454.1
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80
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수저우 지산 롱린
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433.4
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80
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FarmGPU
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406.7
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75
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Azure 관리된 광택
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379.1
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70
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인프레인스 워크 로드 공식적으로 벤치마크에 통합
새로 추가된 두 개의 추론 작업 부하는 실제 세계 AI 저장 요구의 급속한 성장을 반영합니다.KV 캐시 테스트는 긴 컨텍스트 LLM 추론 중에 메모리에 들어와 밖으로 주의 상태를 페이징하기 위한 저장 성능을 평가합니다., 긴 맥락 추론 연구에서 깊이 분석 한 중요한 시나리오.623.4 GiB/s KV 캐시 읽기 처리량은 51개의 호스트 FlashBlade//EXA 배포에 UBIX (443.7 GiB/s) 와 FarmGPU (443.6 GiB/s) 는 표준 규모의 KV 캐시 제출을 주도한다. 벡터 데이터베이스 워크로드의 경우,TTA의 Seahorse 시스템은 57의 최고 질의 처리량을 달성합니다초당 620개의 검색어
v3.0은 또한 네이티브 S3 객체 저장 지원을 추가하고 있으며, 모든 제출의 약 6분의 1이 프로토콜을 활용합니다.NVIDIA는 OCI에서 20개의 AIStore 제출과 함께 객체 저장 항목을 지배합니다., AWS, GCP 환경, 최고 133.3 GiB / s 체크 포인트 기록 처리량.교육 및 체크포인팅 작업량에 대한 객체 저장소의 성공적인 적응은 이전 기준에서 큰 변화를 나타냅니다., POSIX 파일 시스템은 고성능 AI 워크로드를 독점했습니다. 또한 MLCommons는 이 라운드에서 에너지 효율과 랙 공간 활용을 공식 핵심 메트릭으로 도입했습니다.
에버푸어 플래시블레이드/EXA 성능 분해
에버푸레의 플래시블레이드//EXA는 405B와 1.25T 매개 변수 모델, 그리고 KV 캐시 검색 벤치마크에 대한 체크포인팅을 주도합니다.데이터가 많은 인공지능 교육 및 추론 작업 부하에 대한 뛰어난 지속적인 처리량을 입증합니다..
테스트된 구성은 30개의 FlashBlade//EXA 블레이드 (120개의 메타데이터 처리용 DirectFlash 모듈) 과 30개의 Linux/NVMe 데이터 노드,단일 통합 파일 시스템 내에서 약 866 TB의 사용 가능한 용량을 제공합니다.메타데이터는 pNFS/TCP를 통해 전송되며, 대용량 데이터 전송은 RDMA를 통해 NFSv3를 사용합니다. 1,024 클라이언트 가속기와 함께 1.25T 매개 변수 체크포인팅 시뮬레이션에서 30 노드 설정은 877를 유지합니다.52Gb/s 기록 대역폭 17 이상0.74초와 588.28 GiB/s의 읽기 대역폭 28.99초. KV 캐시 추론 테스트에서 85,736 토큰/초 (Llama 3.1 8B, 저장용만), 67,642 토큰/초 (8B 모델,저장장치 + 시스템 메모리), 그리고 33,403 토큰/초 (70B, 저장만)
부재한 공급업체의 산업에 대한 영향
벤치마크 결과는 제출자의 능력과 없는 공급자의 전략적 선택을 반영합니다. 대규모 네오 클라우드 및 AI 공장 배포를 지배하는 최고의 공급자그리고 전 v2와 함께 DDN.0 리더인 화웨이, 해머스페이스, 라이트비츠는 v3.0 제출을 거부했다. 공급자 출석이 통상적으로 엔지니어링 사이클 조정, 제품 출시 시간표,또는 벤치마크 전략 조정, 그리고 열등한 성능과 동일하지 않습니다.
그러나 이것은 명백한 차이를 만듭니다. 감사된 벤치마크 순위표는 더 이상 실제 대규모 배치 리더와 일치하지 않습니다.산업 구매자는 감사된 벤치마크 데이터와 실제 도입 추적 기록을 모두 평가해야합니다.. StorageReview의 업데이트 된 2026 엔터프라이즈 스토리지 배열 순위 페이지는 완전한 v3.0 결과 데이터와 함께 이 오차를 완전히 문서화합니다.
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
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