2025年8月5日，全球權威AI性能評測組織公布最新MLPerf? Storage v2.0基准测试结果，華爲OceanStor A系列存储联合济南超級計算技術研究院（簡稱“JNIST”）斬獲佳績，在本次測試中獲得多項全球排名第一，再度登頂單存儲設備、每U存儲設備及單客戶端性能榜首。

MLPerf? Storage作为全球AI存储性能评测领域的權威標杆，以嚴格的標准化測試流程和跨廠商可比性著稱，本次測試共有26家業界主流的廠商參與，其中包括DDN、IBM、焱融、HPE、UBIX、Nutanix等專業存儲廠商，充分體現了該榜單在全球科技領域的廣泛認可度與影響力。

面向Training场景，MLPerf? Storage涵盖了3D U-Net等负载用例，聚焦考核GPU利用率及横向扩展能力，同时强调存储与网络协同优化，以此验证存储系统对大规模AI集群算力的支撑能力。

此外，本次測試新增了Checkpointing場景，是首個測試大模型訓練檢查點性能的行業標准，其聚焦存儲頻繁保存訓練狀態時的穩定性表現，可覆蓋大規模集群斷點續訓、模型存檔等實際應用場景，爲集群存儲的選型決策提供了關鍵參考依據。

Training場景中，華爲以698GiB/s性能刷新全球記錄

在该测试中，3D U-Net是对存储带宽要求最高的训练用例。测试结果显示，在保持GPU利用率90%以上的条件下，華爲OceanStor A系列存储以絕對性能優勢，獲得了單存儲設備、每U存儲設備及單客戶端三項指標全球第一，其中:

● 单台8U双节点架构的OceanStor A800，可支撑255张H100GPU训练数据吞吐需求，持续提供698GiB/s的稳定带宽。

MLPerf? Storage v2.0测试:3D U-Net单存储设备性能排名第一

● 单台2U双节点架构的OceanStor A600，可支撑76张H100GPU训练场景的吞吐需求，每U带宽稳定达108GiB/s，单客户端带宽达104GiB/s。

Checkpointing場景中，OceanStorA系列存儲性能領先第二名6.7倍

在新增的 Checkpointing工作负载测试中，结果显示:

● 在Llama3_8b模型训练场景下（单台8卡训练服务器8并发场景），華爲OceanStor A系统存储单客户端支持40.2GiB/s读带宽与20.5GiB/s写带宽，排名第一。

● 在Llama3_70b模型训练场景下（单台8卡训练服务器8并发场景），華爲OceanStor A系统存储单客户端68.8GiB/s读带宽与62.4GiB/s写带宽，领先第二名6.7倍，排名第一。

華爲OceanStorA系列存儲持續創新，加速大模型應用落地

面对未来更强劲的GPU卡，華爲OceanStor A系列存储性能可随客户端与存储节点数量线性增长，提供百TB级稳定集群带宽，为大规模训练提供更强的数据访问能力。同时，華爲OceanStor A系列存储更在多维度展开技术创新:

華爲數據存儲不僅在性能上持續深耕並保持領先優勢，更在多維度展開技術創新。圍繞大模型訓練與推理場景，華爲數據存儲實現訓推全流程的全面加速，具體包括:

? 高扩展性:集群支持EB级容量横向扩展;每个引擎可支持多GPU、DPU或NPU纵向扩展，最大支持擴容至4096張算力卡;

? 数据韧性:以架构创新实现99.999%高可靠性，通过内置防勒索引擎，实现侦测准确率提升至99.99%;

? 全新数据范式:构建PB级KV Cache全局共享资源池，在保证推理精度的同时首token时延（TTFT）降低90%，推理吞吐10倍提升，大幅提升客户推理体验;内置RAG知识库，支持标量、向量、张量、图等多模式检索，大幅度降低AI大模型使用门槛;

? 数据编织:基于存储元数据管理及检索能力，实现全局数据可视、可管，可实现10倍的数据流动效率提升;

? 绿色节能:通过存储介质应用创新和整机硬件创新，将推出128TB大容量SSD盘，密度高达1PB/U，能耗低至0.7Watt/TB。

展望前路，華爲OceanStor A系列存储将持续深耕，推出面向HPC、AI大模型训/推等场景领先的产品与解决方案，与客户共赢全面智能化的未来。

（推廣）