西部數據 OpenFlex™ Data24 4000 系列 NVMe-oFä 存儲平臺，基于鎧俠 CM7-V 系列 NVMe® 固態硬盤與配置 PEAK:AIO 軟件的AI智算服務器，展現出卓越的 AI 存儲可擴展性、簡易性與吞吐量。

上海，2025 年 8 月 5 日 – 隨著 AI 工作負載的復雜性和規模與日俱增，存儲系統能否跟上加速計算基礎設施的發展步伐，已成為影響整體性能的關鍵因素。西部數據（NASDAQ: WDC）近日公布其 MLPerf® Storage V2 測試結果，驗證了旗下 OpenFlex™ Data24 4000 系列 NVMe-oF™ 存儲平臺在真實場景中的應用能力。這些結果證實，OpenFlex™ Data24 EBOF（高速網絡全閃存儲擴展柜）能夠滿足現代 AI 工作負載的嚴苛需求，并以一種經濟高效的方式，為現代 AI 基礎設施提供了卓越性能、更高效率和更強的可擴展性。

面向大規模 AI 的真實場景測試

西部數據的 OpenFlex™ Data24 NVMe-oF™ 存儲平臺將  NVMe®  閃存的高性能擴展至以太網架構，從而為可擴展的分離式 AI 基礎設施提供低延遲的共享存儲。該平臺的設計旨在簡化部署、降低成本，并能隨 GPU 需求的增長而同步擴展，可實現存儲與計算資源的獨立擴展，帶來更高的靈活性。

為了模擬真實且嚴苛的部署場景——即存儲系統必須與加速 GPU 基礎設施保持同步，西部數據與 PEAK:AIO 合作開展了此次測試。作為一家高性能軟件定義存儲（SDS）提供商，PEAK:AIO  能夠高速接收、緩存并分發海量數據。

此次通過驗證的方案選用了鎧俠 CM7-V 系列 NVMe™ 固態硬盤，當被部署在 OpenFlex Data24 機箱中時，可為眾多 GPU 客戶端節點提供持續、高性能的解耦式數據交付，在嚴苛的 AI 工作負載下仍然表現出色。

MLPerf Storage V2 基準測試結果

MLPerf 在 AI 基準測試領域業內是被廣泛認可的權威標準。此次西部數據的MLPerf Storage V2 測試結果表明，其 OpenFlex™ Data24 存儲平臺的架構不僅具備大規模擴展性能，更兼顧了效率和實際部署中的經濟效益，且不需要軟件定義存儲（SDS）層的情況下仍表現出色。

MLPerf Storage 采用 GPU 客戶端節點，以評估存儲平臺在多并發 GPU 客戶端環境下對分布式 AI 場景的支持能力。這些節點通過模擬 AI 服務器在訓練或推理過程中訪問存儲的行為，從而生成真實環境下 GPU 工作負載的典型 I/O 負載模式。MLPerf 存儲套件中的 AI 訓練測試，旨在衡量系統為 AI 工作負載提供服務的效率，這些工作負載在運行各種深度學習模型時，會對存儲 I/O 的吞吐量和并發性等不同方面構成壓力。MLPerf 主要使用以下兩個關鍵的工作負載基準測試：

3D-UNet 工作負載

3D-UNet 是一種應用于醫學影像和體積分割領域的深度學習模型。由于其龐大的三維輸入數據集以及密集的數據流式讀取模式，該模型對存儲系統負載有更高的要求。因此，在展示多節點 AI 工作流中持續的高帶寬與低延遲性能方面，3D-UNet 是一個更為嚴苛的基準測試。

在此模型中：

·        西部數據的 OpenFlex Data24 實現了高達 106.5 GB/s（99.2 GiB/s）的持續讀取吞吐量，足以使跨越三個物理客戶端節點的 36 個模擬 H100 GPU 達到飽和狀態，這證明了該 EBOF 能夠輕松應對帶寬密集型、高并行度的訓練任務。

·        在與配置 PEAK:AIO 軟件的AI智算服務器配合使用時，OpenFlex Data24 能夠提供 64.9 GB/s（59.6 GiB/s）的吞吐量，僅通過單個主服務器和單個客戶端節點，即可使 22 個模擬 H100 GPU 達到飽和狀態。

ResNet50 工作負載

ResNet-50 是一種廣泛用于圖像分類的卷積神經網絡。它常被用作訓練吞吐量的基準，因為它代表了計算與數據移動之間的一種均衡組合。該模型兼具隨機和順序 I/O 模式，并涉及中等大小的圖像讀取，因此非常適用于評估一個系統在處理對較小文件的高頻訪問和快速迭代周期方面的能力。

在此模型中：

·        西部數據的 OpenFlex Data24 展現了其優秀性能，能夠支持橫跨三個客戶端節點的 186 個模擬 H100 GPU 的運行，其出色的 GPU 與存儲驅動器比率，充分體現了該平臺對物理存儲介質的高效利用。

·        在與配置 PEAK:AIO 軟件的AI智算服務器配合使用時，OpenFlex Data24 能夠僅通過單個主服務器和單個客戶端節點，使 52 個模擬 H100 GPU 達到飽和狀態。

西部數據平臺業務副總裁兼總經理 Kurt Chan 表示：“這些結果證實，西部數據的存算分離式架構是下一代 AI 基礎設施的強大賦能者與重要基石，它能夠在大幅提高 GPU 利用率的同時，有效減少物理空間占用、系統復雜性以及總體擁有成本。無論是獨立運行，還是與單個配置 PEAK:AIO 軟件的AI智算服務器設備協同工作時，OpenFlex Data24 4000 系列 NVMe-oF 存儲平臺在各種嚴苛的 AI 基準測試中都展現出近飽和性能表現，這意味更快地獲得結果，并減少基礎設施的擴張。”

PEAK:AIO 總裁兼首席執行官 Roger Cummings 表示：“這些 MLPerf 測試結果，彰顯了將 PEAK:AIO 的軟件定義 AI 數據服務器、西部數據 OpenFlex Data24 的可擴展性以及鎧俠 CM7-V 系列 SSD 的性能密度相結合，所實現的突破性效率。我們正攜手打造一種部署更快捷、運營更高效、擴展更輕松的高性能AI基礎設施。這是一個極具說服力的例證，證明了高性能不再必須以高復雜性為代價。”

無論是對于剛剛開啟 AI 之旅，還是已經擴展到數百個 GPU 規模的企業，西部數據 OpenFlex Data24 憑借其業界領先的連接能力，搭配  Western Digital RapidFlex™  網絡適配器，無需交換機即可連接多達  12  臺主機。這一數據存儲平臺為 AI 基礎設施的增長提供了一種簡化、可預測且高性能的路徑，同時避免了某些其他方案所帶來的高昂前期成本和功耗要求，使其成為企業安心擴展 AI 工作負載的理想選擇。