北京时间 9 月 1 日晚，全球 AI 性能评测组织 MLCommons 正式发布 MLPerf Storage v3.0 基准测试结果。作为全球公认衡量 AI 存储实力的“黄金标准”，本轮测试新增 KVCache 推理缓存专项测试，扩展其对 AI 全场景工作负载的覆盖能力。焱融科技旗下全闪 AI 存储 F9000X 一体机交出亮眼成绩单，在 3D U‑Net 训练、Checkpoint 70B 断点续训等核心场景多项性能位居全球第一。继 v1.0、v2.0 蝉联冠军后，这家中国存储厂商用“三年三连冠”的硬核表现，向业界证明了其在 AI 基础设施领域的技术纵深。
（数据来源 MLPerf Storage 官方发布：https://mlcommons.org/ benchmarks / storage/）
训练场景带宽近乎跑满，通用硬件环境刷新性能新高
在公认对存储吞吐量要求最苛刻的 3D U‑Net 模型训练测试中，焱融全闪 F9000X 三节点存储集群聚合带宽达到 544GiB/s。这一数字近乎将集群配置的高速网络带宽全部打满，毫无悬念地拿下该场景全球第一。而这也并非单纯堆砌硬件的“大力出奇迹”：每个 F9000X 节点仅采用 2U 通用 x86 服务器，搭载英特尔至强 ®6900P 处理器、PCIe Gen5 NVMe SSD 和 4 块 NVIDIA ConnectX‑7 400G 网卡，在标准硬件平台上实现了近乎极限的带宽利用率。
（数据来源 MLPerf Storage 官方发布：https://mlcommons.org/ benchmarks / storage/）
“用更少的存储节点释放更强的数据供给能力”，正是焱融成绩背后的核心逻辑。对于 AI 训练集群而言，存储带宽往往成为 GPU 算力释放的瓶颈；而焱融全闪 F9000X 的极致带宽利用能力，意味着企业可以以更低的存储硬件成本支撑更大规模的算力集群，直接降低 AI 基础设施的 TCO。
Checkpoint 70B 读写双冠，保障模型高效断点续训
大模型训练动辄数周甚至数月，Checkpoint（断点存档）的读写速度直接影响训练效率。在 MLPerf Storage v3.0 的 Checkpoint 70B 测试中，焱融存储集群实现了 539GiB/s 的读带宽和 314GiB/s 的写带宽，读写性能均位居全球第一，双双刷新历届 MLPerf Storage 公开测试成绩最高水平。
（数据来源 MLPerf Storage 官方发布：https://mlcommons.org/ benchmarks / storage/）
优异的断点读写性能，可极大缩短千亿级万亿级大模型训练的存档与恢复耗时，有效规避训练中断导致的算力浪费与时间损耗，显著提升大规模大模型训练的连续性与稳定性，全方位保障 AI 大模型高效训推的核心需求。对于 AI 研发团队来说，这一能力无疑是效率提升的关键利器。
从训练到推理，G3.5 共享缓存加速 Token 生产
伴随长上下文、高并发大模型推理需求爆发，KV Cache 已经成为推理性能的关键瓶颈，存储作为 KV Cache 第三层卸载介质的价值日益凸显。MLPerf Storage v3.0 首次加入 KVCache 评测，正是对这一产业趋势的回应。本次测试中，焱融全闪 F9000X 完成 KVCache 基准验证，实测读带宽 288GiB/s、写带宽 60GiB/s，验证存储承担 KV Cache 卸载与回读的能力。
此外，针对现有 G1-G4 KVCache 缓存分层逐渐面临容量有限、跨节点难共享、缓存复用效率不足等挑战，焱融科技推出了 YRCache ContextBox 一体机，构建 G3.5 专属共享缓存层，为 KV Cache 提供跨节点共享的高速上下文空间。结合焱融 YRCache 推理存储系统，实现 KV Cache 在不同存储层级间的统一管理、智能调度与高效流动，减少重复计算与 GPU 等待，高效支撑长上下文、高并发、Agent 推理及 Token 工厂等新型 AI 推理场景。
从 AI 训练数据高速供给、Checkpoint 读写，到面向推理场景的 KV Cache 管理，存储正在成为影响 GPU 利用率和 AI 基础设施整体效率的重要环节。焱融目前已形成由全闪存储 F9000X、YRCache 推理存储系统以及 DataInsight 数据管理平台组成的全栈 AI 存储产品体系，覆盖 AI 训练与推理过程中的多类数据工作负载。
焱融科技表示，未来将继续围绕算力、存力与网络协同，针对 AI 训练、推理及新型数据工作负载持续优化存储基础设施，以高性能、高效率的数据底座提升 GPU 算力利用效率，支撑 AI 应用规模化发展。
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