Quobyte公司首次公开发布了其在同名并行文件系统上运行MLPerf存储基准测试的结果，声称在关键的3D-Unet基准测试中取得了显著优势。
该基准测试是ML Commons去年首次推出的三项测试之一，用于衡量存储系统在模型训练期间的数据供应能力。
毫无疑问，这是确保昂贵且耗电的GPU得到充分利用的关键因素——目前GPU的利用率很少接近理想水平。
Quobyte表示："在三个基准测试中，3D U-Net特别有趣，因为它最依赖于存储性能。"
正如Quobyte联合创始人兼首席执行官Bjorn Kolbeck所说，这是真正"考验和折磨存储系统"的测试。
Quobyte指出，要通过测试，"MLPerf存储要求利用率达到90%或以上。利用率直接转化为特定的吞吐量，因为它决定了工作负载发出IO请求的速度。"
"目标是以最少的存储资源集合（因为它们需要金钱、占地面积和能源）支持每个客户端8个GPU在高利用率（90%以上）下运行，"该公司补充道。
对于3D U-Net，"每个全速运行的模拟H100 GPU需要大约2.8 GBps的吞吐量。使用DGX的200G网络，这意味着最多只能保持7个GPU在90%以上的利用率。"
测试配置如何？
Quobyte的设置是一个八节点集群，通过2x100G RoCE网络连接，包含四台客户端机器（Supermicro）和四台服务器机器（Supermicro），每台配备4个PCI 4.0 NVM。
对于MLPerf存储v1.0.1版本，使用H100，Quobyte表示能够支持"每个客户端（每个DGX）6个GPU在90%效率下运行"。该公司的目标是通过配备更快CPU的客户端机器，将这一数字提升到7个GPU，并实现更高的利用率。
"在服务器端，我们通过四台通过200G RoCE连接的标准服务器提供这种性能。这种设置提供高可用性，并可以与更多DGX客户端线性扩展。"
Quobyte声称这使其成为MLPerf 3D-Unet测试中最快、最高效的文件系统，支持每台客户端机器最多的GPU数量。同样重要的是，该公司还声称实现了每性能单位最低的成本和能耗。
联合创始人兼首席技术官Felix Hupfeld说："我们的不同之处在于在另一端需要多少资源来提供这种性能。饱和GPU所需的资源会转化为更多功耗、更多占地面积，当然还有更多成本。"
虽然英伟达在AI世界中备受关注，但Kolbeck表示存储至关重要，而基于NFS的系统从未为扩展而设计。
他继续说道，选择错误的系统，"你就无法获得GPU所需的效率，然后你就被这个解决方案困住了。"
"你在存储系统上花费数百万美元，却无法提供GPU所需的性能，基本上毁掉了GPU投资。"
MLPerf存储基准测试的新版本即将发布。虽然Quobyte没有参与去年的"官方"提交轮次，但该公司表示这次完全打算参与。
