作者 | 莫飞虎 策划 |Tina 在 AI 训练中，业界往往将关注点集中在计算资源上，但如果存储性能不足，GPU 无法被充分利用， 计算效率将会大幅受限。因此，存储系统的性能对于提升整体训练效率至关重要。 本文旨在通过分 析最新的 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现，并帮助读 者理解如何根据实际需求选择合适的存储方案 。 MLPerf Storage 基准测试作为业界权威评测体系，专门用于还原真实 AI 训练负载，以全面检验存储 系统在不同场景下的表现。 8 月 5 日，全球 AI 工程联盟 MLCommons 发布了最新的 MLPerf® Storage v2.0 测试结果，本次评测吸引了包括云存储、共享文件系统、Fabric-Attached Block 以及 Direct-Attached Block 在内的众多厂商参与。 由于各厂商在硬件配置、节点规模及应用场景方面存在差异，结果间的横向比较存在一定局限。因 此，本文将重点聚焦于共享文件系统这一类别，在统一测试标准下对其表现进行分析。 MLPerf Storage v2.0 及其测试负载 性 ...