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憶聯攜手新華三|SPEC基準測試再創新高,樹立企業級存儲領域新標桿

日期:2025-05-08 瀏覽:1436 分享:

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引言:PCIe 5.0時代的存儲革新

隨著大模型訓練、邊緣計算與超大規模數據中心的快速發展,存儲系統面臨性能、效率以及可靠性的多重挑戰。憶聯PCIe 5.0企業級固態硬盤(ESSDUH812a/UH832a最新公布的卓越性能數據備受關注,其順序寫對比國際友商高69%,隨機寫對比國際友商高52%,而順序讀和隨機讀數據則位列友商Top1H3C UniServer G7是新華三集團的全新系列計算服務器,廣泛應用于虛擬化、AI計算、科學計算和數倉分析等計算場景。二者強強聯合將會對存儲系統的性能帶來怎樣的飛躍?


本文將基于SPECstorage Solution 2020最新測試結果,深入剖析憶聯PCIe 5.0 ESSD基于H3C UniServer G7服務器的卓越性能,展示其在企業核心業務、數據中心混合負載及AI場景下的領先地位。


測試背景與環境


測試標準

由國際標準性能評估組織(Standard Performance Evaluation Corporation)推出的SPECstorage Solution 2020是業界權威的面向存儲系統性能的測試標準,模擬多種真實的企業級存儲工作負載,用于全面、客觀地評估存儲系統在不同場景下的性能表現。通過該測試,企業用戶得以準確衡量不同存儲解決方案可提供的最大可持續吞吐量,用于精準匹配存儲系統與實際業務需求,避免性能瓶頸。


測試產品

本次測試采用了搭載憶聯UH832aH3C UniServer R3900 G7以及H3C UniServer R3950 G7服務器。

H3C UniServer R3900 G7是基于英特爾新一代Birch Stream平臺的2U單路服務器,應用于通用計算場景。H3C UniServer R3950 G7是基于AMD EPYC 9005系列處理器的企業級2U單路服務器,高效與經濟性兼顧。憶聯UH832a則憑借其先進的技術和卓越的品質,為服務器提供高效的數據存儲支持。


測試關鍵結果


1. AI圖像處理測試 并列榜首

該測試模擬AI TensorFlow圖像處理工作載荷,涉及大量非結構化數據(例如圖像、視頻)的高并發讀寫。典型應用場景有人工智能訓練/推理、計算機視覺任務等,需要高吞吐和高IOPS


在本次測試中,搭載了UH832a的兩款H3C服務器,處理AI作業的總體響應時間(ORT)分別為0.35毫秒與0.24毫秒,突破了搭載上一代PCIe 4.0 ESSD以及國內友商Gen5 SSDH3C UniServer R4900G6 Ultra服務器的數據(同為0.47毫秒),指標分別提升34.29%48.94%

1 AI圖像處理測試結果比對(1


其中,H3C UniServer R3950 G7配置6.4TB UH832a,其對AI作業的總體響應時間與榜單上Super Micro Computer AS-1115CS-TNR服務器性能并列第一。該款服務器與H3C UniServer R3950 G7采用同款AMD EPYC 5th 9355P 處理器,搭載三星 PM1743 3.84TB SSD。測試中,二款產品均實現了對75AI作業的處理,吞吐量均達到7337 MB/s,總體響應時間均為0.24毫秒。

2 AI圖像處理測試結果比對(2


該項測試結果表明,憶聯PCIe 5.0 ESSDH3C UniServer G7服務器配合,可為AI工作載荷提供高性能算力與存力,響應速度快,整體性能位列行業領先梯隊水平。


2. 電子設計自動化測試 標桿性能

該測試模擬EDAElectronic Design Automation)應用程序的典型行為,程序包括用于設計半導體芯片的軟件工具和工作流程。其工作載荷特點是高并發和計算密集型進程,極為考驗存儲性能。該測試中包含大量的小文件元數據操作和部分大文件順序讀寫,典型應用為半導體設計、電子工程等需要低延遲元數據處理和高帶寬存儲的場景。


在本次測試中,搭載了UH832a的兩款H3C服務器,處理EDA混合工作負載的總體響應時間分別為0.04毫秒與0.03毫秒,雙雙突破了搭載上一代PCIe 4.0 ESSD以及國內友商Gen5 SSDH3C UniServer R4900G6 Ultra服務器的數據(0.07毫秒和0.05毫秒)。即,憶聯UH832a對比上一代數據,總體響應時間指標最大提升57.14%,該成績同樣追平Super Micro Computer AS-1115CS-TNR服務器性能。

3 電子設計自動化測試結果比對


該項測試結果表明,憶聯PCIe 5.0 ESSD UH832a與上代產品相比,在處理海量小文件為特征的混合工作負載時,有著極為出色的性能表現,并發處理能力強,能夠同時處理多種類型的I/O操作,滿足復雜的企業級應用需求,樹立行業標桿。


3. 基因組管道測試 奪得桂冠

該測試對基因組工作流的整個處理管道進行建模,重視大規模數據集的快速分析和檢索能力。該類工作常見于生物信息學、精準醫療等需要高效處理海量基因數據的場景。


在本次測試中,搭載UH832aH3C UniServer R3900 G7服務器,共完成250個基因組作業的處理,吞吐量高達21236 MB/s,總體響應時間為0.07毫秒。這一成績突破了之前H3C UniServer R4900G6 Ultra服務器的數據(0.10毫秒),更進一步刷新了該榜單的記錄。


4 基因組管道測試結果比對


該項測試結果展示了憶聯PCIe 5.0 ESSD在海量數據分析與處理場景下,可以表現出極高的性能以及超低時延,為實時數據處理提供強有力的支持。


4. 軟件構建測試 再次突破

該測試模擬軟件開發環境中的構建(build)操作,包含多種場景,例如Git代碼倉庫、CI/CD流水線(Jenkins)、編譯構建(GCCLLVM)等。此類工作負載具備元數據密集型的特點,通常涉及大量、頻繁的文件讀寫操作。


在本次測試中,UH832aH3C UniServer R3900 G7服務器的組合,穩定輸出2440 MB/s的吞吐量以及0.02毫秒的總體響應時間。搭載上一代產品的R4900G6 Ultra總體響應時間為0.03毫秒。可見,無論是PCIe 4.0還是PCIe 5.0 ESSD,在處理此類對隨機小文件IOPS要求極高的工作載荷時,均展現出卓越的吞吐量和低延遲性能,PCIe 5.0 ESSD的低延遲性能表現更優。尤其在高并發訪問場景下,憶聯ESSD的穩定性和高效性得到了充分驗證。

5 軟件構建測試結果比對

5. 視頻數據采集測試 首發登頂

該測試模擬視頻數據采集(Video Data AcquisitionVDA)和處理的存儲負載,例如安防攝像頭、科學實驗數據采集、廣電影視制作拍攝或實時流媒體處理等。這類場景要求存儲系統能夠處理高吞吐量、低延遲順序寫入,以及長時間穩定性能。


本次憶聯與H3C服務器為首次提交該測試的成績,搭載UH832a的兩款H3C服務器,各處理1000條視頻流,吞吐量數據接近(4605 MB/s4608 MB/s),總體響應時間分別為1.02毫秒與0.92毫秒。其中,搭載UH832aH3C UniServer R3950 G7服務器成績,再次追平Super Micro Computer AS-1115CS-TNR服務器性能,同列榜首。


6 視頻數據采集測試結果比對


該項測試結果展示了憶聯UH832a對視頻處理、實時數據采集等業務的強有力支持。基于千條數據流的處理表明存儲系統在應對多路視頻流時具備高吞吐能力,而較低的總體響應時間則確保數據寫入的實時性,避免視頻丟幀或延遲。


性能亮點:PCIe 5.0技術釋放超凡效能


憶聯UH812a/UH832a采用憶聯高性能企業級控制器與最新PCIe 5.0高速接口,具備超高帶寬與超低時延。較上一代PCIe 4.0產品性能提升2倍以上,QD1時延改善43%。其關鍵優勢包括:

?      超高速帶寬:對比PCIe 4.0帶寬翻倍,支持單雙端口、NVMe2.0協議,強勁IO能力滿足AI訓練和推理、實時分析等高吞吐場景需求,加速數據處理效率;

?      超低延遲:面向復雜模擬程序、海量數據集處理,產品平均讀寫時延均低至微秒級,4K隨機讀QD1時延<55μs,為OLTP數據庫、虛擬化等時延敏感類數據密集型業務提供牢固支撐;

?      全場景高適配:多樣化容量、形態組合,支持1.6TB15.36TB多種容量、兼容U.2E3.S形態,靈活適配中心云/邊緣云到超大規模數據中心混合業務的存儲需求。


憑借PCIe 5.0性能優勢,UH812a/UH832a可廣泛應用各類主流智算場景,如:

?      AI與大數據:構建大規模存儲系統支撐千億參數大模型訓練,高效處理PB級數據;

?      云與邊緣計算:為混合云提供低時延存儲資源池,加速邊緣節點的實時決策進程;

?      金融核心系統:保障高頻交易與風險分析場景下的亞毫秒級響應,通過PCIe 5.0生態兼容性,進一步降低架構升級成本。


結語:以存儲創新驅動智算進化

憶聯PCIe 5.0 ESSD基于技術突破,在H3C通用計算服務器上展示了優異的性能,充分驗證了在企業級存儲領域的領先地位。通過SPEC的權威測試驗證,憶聯ESSD進一步展示了在高性能和高適配方面的卓越能力,重新定義了企業級存儲的性能標桿。未來,憶聯將繼續致力于閃存技術創新,攜手生態伙伴,為客戶提供更優質的存儲解決方案,助力企業輕松化解日益增長的數據存儲挑戰,充分釋放智算時代的數據價值!

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