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浪潮信息采用3臺AS13000G7服務(wù)器搭建分布式存儲集群，搭載ICFS自研分布式文件系統(tǒng)，在3D-UNet和CosmoFlow兩大評測任務(wù)中 共獲得五項*佳成績。其中，在圖像分割3D-UNet多客戶端2評測任務(wù)中，服務(wù)于10個客戶端264個加速器，集群聚合帶寬達到360GB/s，單個存儲節(jié)點的帶寬高達120GB/s；在宇宙學(xué)分析CosmoFlow單客戶端2和多客戶端2評測任務(wù)中，分別提供了18 GB/s和52 GB/s的帶寬*佳成績。

本次測試，浪潮信息采用3臺AS13000G7服務(wù)器搭建分布式存儲集群，搭載ICFS自研分布式文件系統(tǒng)，在3D-UNet和CosmoFlow兩大評測任務(wù)中 共獲得五項*佳成績。其中，在圖像分割3D-UNet多客戶端2評測任務(wù)中，服務(wù)于10個客戶端264個加速器，集群聚合帶寬達到360GB/s，單個存儲節(jié)點的帶寬高達120GB/s；在宇宙學(xué)分析CosmoFlow單客戶端2和多客戶端2評測任務(wù)中，分別提供了18 GB/s和52 GB/s的帶寬*佳成績。

近年來，浪潮信息基于存算協(xié)同的理念，持續(xù)加大存儲研發(fā)投入，從整體架構(gòu)到各技術(shù)棧持續(xù)創(chuàng)新，優(yōu)化升級存力，提升了GPU算力整體性能表現(xiàn)，實現(xiàn)了模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理的即時性，消除了GPU資源閑置（即“饑餓GPU”現(xiàn)象），提升大模型訓(xùn)練效率。

架構(gòu)層面，采用新數(shù)控分離架構(gòu)。數(shù)據(jù)面和控制面完全解耦，控制面實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理和訪問，數(shù)據(jù)面讀寫操作直通到盤，達到120 GB/s的單存儲節(jié)點的高性能，單存儲節(jié)點支撐5臺8卡計算節(jié)點規(guī)模，同時計算集群GPU利用率90%以上；

軟件層面，通過多路并發(fā)透傳技術(shù)，減少I/O操作中頻繁的上下文切換，降低單次I/O時延50%，同時達到高并發(fā)下時延穩(wěn)定性。本次測試中1430個高并發(fā)讀線程支撐下，保證每個線程單次I/O的時延均在0.005秒，AI端到端訓(xùn)練中I/O占比低于10%。此外，通過元數(shù)據(jù)VRANK技術(shù)，達到單個元數(shù)據(jù)進程多單元并發(fā)處理，提供高性能元數(shù)據(jù)服務(wù)；

軟硬協(xié)同層面，通過內(nèi)核親和力調(diào)度，I/O請求動態(tài)調(diào)整，增強文件系統(tǒng)與計算節(jié)點親和性，確保負載均衡，將數(shù)據(jù)移動與多核CPU之間的訪問效率提升400%。