AI训练效率竟被它拖后腿？权威榜单揭晓，你的存储够格吗？

十大品牌 2025年10月16日 01:23 2 cc

想象一位赛车手开着顶级跑车，引擎强劲，却因为加油枪供油太慢，不得不频频停在路边等待。

这正是当前人工智能训练面临的现实困境，我们通常只关注GPU（图形处理器）的强大算力，却忽略了另一个关键环节，它就是存储系统。

在AI训练过程中，GPU如同引擎，需要持续不断地获取数据。如果存储系统速度跟不上，GPU就会经常处于等待状态，造成计算资源闲置。

这不仅大幅拖慢训练进度，更增加了时间和经济成本。因此，存储系统这个看似普通的环节，实际上对AI训练效率有着决定性影响。

1

既然存储如此重要，那如何评判一个存储系统的好坏呢？面对市面上五花八门的存储产品，我们总不能盲目选择吧？

这时候，一个名叫MLPerf Storage的权威评测体系就显得尤为关键。它就像AI存储领域的“奥斯卡”，通过模拟真实的AI训练场景，全面考验存储系统的各项性能。

最近，MLCommons联盟发布了最新的MLPerf® Storage v2.0测试结果，这场声势浩大的“武林大会”，吸引了众多存储厂商带着自家“看家本领”前来一较高下。从云存储到共享文件系统，从块存储到直连存储，各路豪强齐聚一堂，为我们揭示了当前AI存储的真实图景。

MLPerf Storage v2.0厉害在哪儿？它不玩虚的，直接模拟真实AI训练中的三种典型负载：

3D U-Net医疗分割负载：想象一下，医生需要快速读取几十甚至上百兆的医学图像进行诊断，这要求存储系统具备超强的“大文件连续读取”能力，确保数据能像瀑布一样源源不断地流向GPU。简单来说，就是看谁能最快、最稳地把“大块头”文件送过去。

ResNet-50图像分类负载：这个场景就像在超市里快速扫描大量商品，每个商品（数据样本）很小，但数量庞大，需要存储系统能瞬间响应上万次的随机读取请求。这是对存储系统IOPS（每秒输入输出操作数）的极致考验，也就是看谁能最快、最频繁地处理“小零碎”文件。

CosmoFlow宇宙学预测负载：这个负载更复杂，它要求存储系统在处理海量小文件的同时，还要保证在多节点、大规模分布式训练下的扩展性和延迟稳定性。就像一个庞大的物流中心，既要处理海量小包裹，还要确保每个包裹都能准时送达，而且包裹越多，系统越不能“掉链子”。

除此之外，v2.0版本还引入了全新的Checkpointing负载，专门模拟大模型训练中的模型状态保存和恢复。这就像游戏中的“存档点”，既要快速保存，也要能快速读取，是考验存储系统大文件并发写入能力的新挑战。

2

在MLPerf Storage v2.0的众多参赛选手中，共享文件系统无疑是AI训练中扮演着重要角色的“数据中转站”。它允许多个AI模型同时访问和操作同一份数据，就像一个大型图书馆，所有研究员都能从中借阅和归还书籍，保证了数据的一致性和高可用性。

而共享文件系统又分为两大阵营：

一是以太网阵营，像Alluxio、JuiceFS、Oracle等，它们就像在城市普通道路上行驶的“多功能车”。以太网是我们最熟悉的网络环境，成本相对较低，灵活性高，适合多种应用场景。有些厂商，比如Nutanix和华为，还给这些“多功能车”装上了“涡轮增压”——RoCE技术，让它们在以太网这条“普通道路”上也能跑出更高的带宽和性能。

这类方案的优势是性价比高、灵活部署。