如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性

文章摘要

【关 键 词】 AI训练、存储性能、MLPerf测试、共享文件系统、GPU利用率

在AI训练领域，存储系统性能对计算效率的影响常被低估，但最新MLPerf Storage v2.0测试表明，存储瓶颈会显著限制GPU利用率。该基准测试通过三类典型负载模拟真实场景：3D U-Net医疗分割测试大文件连续读取能力，ResNet-50图像分类考验高并发随机I/O性能，CosmoFlow宇宙学预测则聚焦小文件分布式访问的延迟控制。测试特别新增Checkpointing负载，模拟大模型训练中的检查点存储需求。

共享文件系统在测试中展现出差异化表现。基于以太网的解决方案如JuiceFS和Oracle，在3D U-Net负载中支撑最多H100 GPU的同时保持86.6%的带宽利用率，体现出色的资源调度能力。而采用InfiniBand网络的高端存储系统虽提供1500GiB/s以上的总带宽，但硬件利用率普遍低于50%，反映架构设计上的效率差异。在延迟敏感的CosmoFlow测试中，IB网络凭借全链路低延迟优势支撑了更大规模集群，但成本效益比值得权衡。

ResNet-50测试结果揭示了存储优化的关键维度：JuiceFS在500张GPU规模下实现72%的网络利用率，显著高于同类方案40%的平均水平，证明软件层面对硬件潜力的挖掘能力。测试数据同时表明，存储系统的可扩展性核心在于聚合带宽上限，而元数据处理效率直接影响训练任务的尾延迟控制。

从技术选型角度看，基于以太网的存储方案在成本与性能平衡上更具普适性，尤其适合需要快速弹性扩展的场景。而专有硬件方案更适合对延迟有严苛要求的特定负载。测试结果强调，用户需根据实际训练任务的数据访问模式（大文件连续读/海量小文件随机读/混合负载）选择存储架构，同时关注软件栈对硬件资源的调度效率。这些发现为AI基础设施的架构设计提供了量化参考依据。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2911字 | 12分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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