北京2024年9月27日 /美通社/ -- 9月25日,MLCommons協會發布最新MLPerf? Storage v1.0 AI存儲基準測試成績。浪潮信息分布式存儲平臺AS13000G7表現出眾,在3D-UNet和CosmoFlow兩個模型共計八項測試中,斬獲五項冠軍。
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?帕特森(David Patterson)聯合頂尖學術機構發起成立。2023年推出MLPerf? 存儲基準性能測試,旨在以架構中立、具有代表性和可重復的方式衡量機器學習(ML)工作負載的存儲系統性能。該測試通過準確建模ML工作負載所產生的I/O模式來幫助解決存算平衡問題,為不同存儲系統和不同加速器類型的混合和匹配提供了靈活性,為ML/AI模型開發者選擇存儲解決方案提供權威的參考依據。
本次MLPerf? 存儲基準評測(v1.0)吸引了全球13家領先存儲廠商和研究機構參與。該評測圍繞醫學影像分割、圖像分類、宇宙學參數預測三大AI存儲應用場景,采用主流的3D-Unet、ResNet50、CosmoFlow三類模型,在GPU利用率高達90%或70%的條件下,以帶寬和支持的模擬 GPU (模擬加速器)數量為關鍵性能指標,評估單客戶端或集群模式下存儲系統的性能表現。
本次測試,浪潮信息采用3臺AS13000G7搭建分布式存儲集群,搭載ICFS自研分布式文件系統,在3D-UNet和CosmoFlow兩大評測任務中共獲得五項最佳成績。其中,在圖像分割3D-UNet多客戶端2評測任務中,服務于10個客戶端264個加速器,集群聚合帶寬達到360GB/s,單個存儲節點的帶寬高達120GB/s;在宇宙學分析CosmoFlow單客戶端2和多客戶端2評測任務中,分別提供了18 GB/s和52 GB/s的帶寬最佳成績。
近年來,浪潮信息基于存算協同的理念,持續加大存儲研發投入,從整體架構到各技術棧持續創新,優化升級存力,提升了GPU算力整體性能表現,實現了模型訓練數據處理的即時性,消除了GPU資源閑置(即"饑餓GPU"現象),全面提升大模型訓練效率。
浪潮信息是全球領先的存儲供應商,存儲裝機容量連續3年穩居全球前三、中國第一,是承載中國用戶數據最多、數據存力貢獻最大的存儲廠商。近年來,浪潮信息積極擁抱AI生態,專注于構建面向人工智能的存儲平臺,通過精準優化存算資源配置與持續強化技術創新,全面推進AI產業化和產業AI化進程,力爭打造AI存儲的理想之選。