2025 年 8 月 4 日，全球权威的 AI 性能基准评测组织 MLCommons® 正式发布最新一轮 MLPerf® Storage v2.0 基准测试结果。来自中国的存储厂商焱融科技在此次测试中表现突出，其全闪存储一体机 F9000X 不仅在全部模型测试中性能领先，更以三节点存储集群 513GB/s 的总带宽刷新 3D-Unet 模型测试的纪录，登顶 MLPerf 全球性能榜单。
MLPerf Storage：AI 存储性能的黄金衡量标准
MLCommons 作为全球人工智能工程联盟，始终致力于规范 AI 技术的准确性、安全性、速度与效率评估，推动 AI 系统性能优化，其权威性得到全球业界广泛认可。而 MLPerf Storage Benchmark 作为该联盟专为 AI 场景打造的存储基准测试，通过模拟真实 AI 训练中的 I/O 操作，精准衡量存储系统向 GPU 输送训练数据的速度与能力。
此次发布的 MLPerf Storage v2.0，在 v1.0 基础上进一步升级：除保留 3D-Unet、ResNet50、CosmoFlow 三大训练模型外，新增 Checkpoint 工作负载，更全面覆盖训练中断点恢复、模型存档等实际场景。为确保结果的严谨性与公正性，v2.0 要求每项基准测试必须多次重复执行（训练任务 5 次、Checkpoint 任务 10 次），且全程连续运行无失败，同步提交完整测试日志，最终结果取多次运行的平均值 —— 这一系列严格规范，使其成为业界衡量 AI 存储性能时最具参考价值的权威标准。
焱融全闪刷新全球纪录 最小规模集群性能第一
MLPerf Storage 基准测试既支持单个计算节点（客户端）运行多个 ACC（GPU 加速器）的模型测试，也适配分布式训练集群场景 —— 通过多客户端模拟真实数据并行访问存储集群，充分覆盖从单节点到分布式集群的全场景 AI 工作负载。其最关键的衡量标准，是在保证高性能 GPU 利用率（3D-Unet 与 ResNet50 模型下为 90%，CosmoFlow 模型下为 70%）的前提下，存储系统所能实现的聚合带宽。这项指标是衡量存储系统实际能力的核心，直接体现其在 AI 训练过程中是否能够充分“喂饱”计算资源，避免造成 GPU 空闲浪费。
最新测试结果显示，在 3D-Unet、ResNet50 以及 CosmoFlow 所有模型的测试场景下，于通用硬件环境中，针对分布式存储的最小规模集群，即三节点存储集群，焱融全闪 F9000X 在全球知名分布式存储厂商中脱颖而出，集群总带宽等关键指标位列全球第一。尤其是在 3D-Unet 模型测试中，集群带宽达到 513 GB/s ，为迄今已公布结果中的最高值。
除分布式场景外，在单客户端测试中，焱融全闪 F9000X 同样展现出优异性能，进一步验证了其在不同部署规模下的强劲数据处理能力。
此外，在新增的 Checkpoint 工作负载测试中，针对 Llama3-70B 模型场景，通过部署 8 个客户端模拟并发请求、搭配 64 个模拟 GPU 环境，实现 221 GB/s 读取带宽与 79 GB/s 写入带宽的高性能表现。这种稳定且高效的带宽支撑能力，能够精准保障 Checkpoint 文件在模型训练全流程中实现秒级极速读写，从底层存储层面为 AI 训练任务的断点续训连续性与模型训练稳定性筑牢技术根基，助力企业从容应对大规模模型训练的严苛存储需求。
焱融存储 MLPerf 测试表现背后：技术积淀与生态协同是关键
据了解，焱融存储去年便参与了 MLPerf Storage v1.0 基准测试，并以出色成绩从全球知名存储厂商中强势突围。焱融存储之所以能在 MLPerf 存储基准测试中持续取得优异成绩，核心在于其长期深耕 AI 大模型训练与推理等核心场景的技术积累：一方面，通过长期深耕大模型训练与推理等核心场景，深度理解 AI 工作负载特性；另一方面，从架构设计到软硬件全技术栈，持续推进系统性创新与优化，构建起应对高性能负载的核心能力。
与此同时，焱融也与 NVIDIA、Intel、新华三（H3C）、忆恒创源（Memblaze）、大普微（DapuStor）等上下游生态伙伴展开深度协同，在网络、芯片、服务器、SSD 等关键环节紧密合作，实现软硬件的深度适配与极致优化，有效保障系统在 AI 基础设施全链路中的高效稳定运行。
公开资料显示，焱融全闪存储基于其自研的高性能分布式文件系统 YRCloudFile，通过多项关键技术实现性能突破：
采用自研 Multi-Channel 网络带宽聚合技术，可整合多张 InfiniBand/RoCE 网卡性能，在大 IO 场景下充分释放硬件潜力，支撑超高速数据传输；
系统具备负载感知能力，可根据压力智能切换中断与轮询模式，有效提升 IOPS 性能；
在 IO 模型层面，通过异步非阻塞设计减少上下文切换、增强并行处理能力，并通过处理器核心资源的高效分配，降低线程调度开销，支撑高并发数据处理的同时，充分发挥 NVMe SSD 的性能优势；
针对大规模 GPU 集群易出现的网络拥塞问题，专项优化传输机制，保障数据传输的高效与稳定。
随着大模型向千亿、万亿参数演进，存储作为底层支撑的性能要求持续提升。此次焱融科技在 MLPerf Storage v2.0 中的表现，不仅印证了中国存储厂商的技术实力，也为 AI 基础设施的性能优化提供了可参考的实践路径。业内预计，未来存储系统的高带宽、低延迟能力依然是 AI 大模型广泛落地的关键竞争力之一。
