MLPerf Storage v3.0ベンチマークテストが正式公開
MLCommonsはこのほど、業界標準のMLPerf Storage v3.0ベンチマークスイートの結果を発表した。このテストは、アーキテクチャ中立・代表性・再現性を備えた方式で、機械学習ワークロード下におけるストレージシステムの性能を評価するものである。
2つの新規ベンチマークテストを追加
バージョン3.0では、KV Cacheテストが新たに導入された。これはLLM推論におけるキャッシュの読み書き操作のストレージ性能を評価するものである。KVキャッシュは、transformerモデルの推論速度を向上させる重要技術であり、特に自己回帰型LLMに適している。
また、Vector Database（VDB）テストも新たに追加され、ベクトルインデックスおよびクエリワークロードにおけるストレージ性能を測定する。ベクトルデータベースは高次元の非構造化データの保存に広く活用されており、AIアプリケーションの重要な構成要素となっている。
S3オブジェクトストレージアクセスレイヤーに対応
新バージョンでは、POSIXレイヤーの代替としてS3 object storage access layerのサポートも追加された。この改善により、同一ワークロード下でより多くのマネージドストレージオプションの比較が可能となった。提出結果の約6分の1がS3アクセスレイヤーを使用している。
11機関が初めて提出
今回のラウンドでは19機関が結果を提出し、Azure・NVIDIA・Nebiusを含む11機関が初回提出となった。提出機関はクラウドおよびオンプレミスソリューションプロバイダー、ならびにストレージシステム開発者にわたる。
テスト結果はストレージ業界の電力効率の現状を示している。チェックポインティングの書き込みテストにおけるオンサイト提出の中央値はワットあたり14 GB/秒、最大値は201 GB/秒であった。UNet3Dの読み取りテストでは中央値がワットあたり34 GB/秒、最大値は277 GB/秒に達した。
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