2025 年 8 月 15 日，AI 工程联盟 MLCommons近期发布了其 MLPerf Storage v2.0 基准测试套件的结果。在本次测试中，济南超级计算技术研究所（JNIST）与华为合作取得了显著成果，OceanStor A 系列存储在多个性能指标中全球排名第一。
MLPerf Storage 是衡量 AI 存储性能的行业权威基准，以其严格的标准规范和跨厂商可比性而闻名。今年的测试包括了 26 家主流厂商。
在模型训练方面，MLPerf Storage 基准测试套件包括了 3D U-Net 工作负载，重点关注 GPU 利用率和扩展能力。它评估了存储系统支持大规模 AI 集群计算能力需求的能力。本版本新增了检查点模式，这是业界首个用于评估大型 AI 模型训练期间检查点性能的标准测试。它涵盖了可恢复训练和模型归档等场景。这些测试为选择存储提供了宝贵的指导。
华为 OceanStor A 系列存储在模型训练性能方面创下全球新纪录，达到 698 GiB/s
在带宽密集型的 3D U-Net 训练测试中，华为 OceanStor A 系列存储系统在三个类别中全球性能排名第一，同时保持 GPU 利用率在 90%以上。
一台 8U 双节点的 OceanStor A800 系统持续稳定带宽达到 698 GiB/s，可满足 255 块 H100 GPU 的训练需求。
3D U-Net 测试用例：在每套存储系统性能中排名第一
同样地，一个 2U 双节点的 OceanStor A600 系统满足了76 块 H100 GPU 的训练要求，每机架单元的带宽为 108 GiB/s，每客户端为 104 GiB/s。
3D U-Net 测试用例：在每机架单元和每个客户端的性能方面排名第一
OceanStor A 系列存储比第二名的性能高出 6.7 倍
在检查点测试中，华为 OceanStor A 系列存储在单客户端八颗模拟 GPU 的场景中性能排名第一
Llama3_8b: 40.2 GiB/s 读取带宽和 20.5 GiB/s 写入带宽。
Llama3_70b: 68.8 GiB/s 读取带宽和 62.4 GiB/s 写入带宽，是第二名的 6.7 倍。
华为 OceanStor A 系列存储通过持续创新加速大型 AI 模型的采用
专为满足日益增长的计算需求而设计，华为 OceanStor A 系列存储采用最新技术创新，确保性能能够跟上客户和节点的增长。它提供数百 TB 级别的稳定集群带宽，增强大规模训练的数据访问，并实现训练和推理的全流程加速。
OceanStor A 系列存储提供高可扩展性——达到 EB 级容量——满足海量数据的存储需求。在数据韧性方面，通过架构创新实现 99.999%的高可靠性。
OceanStor A 系列存储还构建了新的数据范式，采用 PB 级键值（KV）缓存资源池，将首次获取 Token 的时间（TTFT）缩短高达 90%，同时确保推理准确率，并在长序列场景中提升 10 倍以上的推理吞吐量。
此外，OceanStor A 系列存储提供内置的检索增强生成（RAG）知识库，支持标量、向量、张量和图的多模式检索，显著降低了使用大型 AI 模型的门槛。
