ODCC AI存储实验室 - 开放数据中心委员会(odcc.org.cn)

ODCC AI存储实验室

随着AI在大模型等领域的深入应用，数据量激增，传统存算紧耦合架构面临扩展性与性能瓶颈。存算分离通过资源解耦与高速网络互联，成为AI基础设施的核心方向。在此架构下，SSD性能高度依赖网络环境，直接影响AI训练与推理效率。

为系统评估SSD在不同网络条件下的性能表现与适配能力，开放数据中心委员会（ODCC）联合需求方、供应方等产业链合作伙伴共同建设AI存储实验室，聚焦存算分离架构，打造先进的测试平台，为关键部件选型、系统优化和行业标准制定提供实证支撑，推动AI基础设施的技术创新与规模化发展。

联系方式：

段老师 16600265822 duanshiru@caict.ac.cn

谢老师 18800199616 xielina@caict.ac.cn

主要成果

NVME SSD Raid 性能测试技术报告

联想

本测试规范旨在通过评估VROC、Tri-mode、旁路Raid、GRaid、SW Raid等不同NVMe SSD RAID实现方式及多种RAID级别在多平台、多环境下的性能表现，分析影响性能的关键因素，探索优化方案，并明确适用场景。规范提供统一的测试方法与指导，确保在不同实现方案和应用平台上获得可比、可靠的性能数据，助力性能最优化。本规范不涉及NVMe协议设计、开发或RAID具体实现技术，聚焦于性能调优与测试方法的标准化。
NVMe ZNS 测试规范

大普微

本测试规范旨在为NVMe Zoned Namespace（ZNS）固态硬盘提供统一、标准化的性能测试方法与评估准则。通过定义针对ZNS特性（如顺序写入、区域管理、主机与设备协同机制等）的关键测试项，涵盖吞吐、延迟、IOPS及垃圾回收效率等指标，全面评估其在不同工作负载下的性能表现。
Raid Card 性能测试技术报告

联想

本测试规范旨在针对MR/MR RAID卡环境，通过RAID SOC实现对下挂SATA/SAS硬盘及Expander扩展的多种RAID级别进行性能测试，分析影响性能的关键因子，探索优化方案并匹配最佳应用场景。范围涵盖不同厂商RAID卡系列、搭载平台、协议层（SATA/SAS）及RAID级别，建立数据库进行统计与优化分析。规范提供统一的测试方法与指导，确保在多样化配置下，通过环境特性与影响因子评估，实现性能最优化，并识别各方案的性能优势，精准定位适用场景。
PCle Gen5 SSD应用报告

三星

本报告系统分析了传统慢速应用的性能瓶颈，并深入探讨Intel DAOS、Aerospike、AI大模型等新型高性能应用的技术特性与典型应用场景。通过实测验证PCIe Gen5 SSD在上述应用中的性能表现，揭示其在高吞吐、低延迟需求下的优势。旨在帮助行业用户全面理解应用特征与存储性能的匹配关系，针对性优化架构设计，突破性能瓶颈，最大化释放PCIe Gen5 SSD的潜力，推动PCIe Gen5 SSD成为高性能场景的首选方案，实现显著的性能提升与业务价值。
FDP SSD 技术与应用报告

三星

本报告系统介绍了FDP技术的核心机制与工作原理，并围绕其可靠性与性能表现，开展了全面的测试验证。测试内容涵盖基础性能、长时间压力、系统重启及热插拔等关键场景，确保FDP在各类工况下的稳定运行。为深入评估FDP的实际收益，重点针对SSD写放大优化效果，在FIO、Filebench及主流数据库等多种典型应用场景下进行对比测试与数据分析。

主要项目

测试体系介绍
企业级固态硬盘测试体系，精准聚焦于新技术研发与应用场景拓展等核心领域，构建起一套对固态硬盘性能与功能进行全方位、深层次评估的体系。该体系不仅对固态硬盘的协议连接特性、存储介质效能等关键性能与功能指标展开全面剖析，更针对大模型训练与推理、分布式存储架构、虚拟化技术等前沿应用场景，实施深度且细致的测试验证。通过这一系列举措，确保产品在复杂多变的应用环境中，始终保持卓越的稳定性与可靠性。

测试体系介绍

企业级固态硬盘测试体系，精准聚焦于新技术研发与应用场景拓展等核心领域，构建起一套对固态硬盘性能与功能进行全方位、深层次评估的体系。该体系不仅对固态硬盘的协议连接特性、存储介质效能等关键性能与功能指标展开全面剖析，更针对大模型训练与推理、分布式存储架构、虚拟化技术等前沿应用场景，实施深度且细致的测试验证。通过这一系列举措，确保产品在复杂多变的应用环境中，始终保持卓越的稳定性与可靠性。

测试项目介绍
基础性能测试	验证固态硬盘的顺序读写吞吐量、随机读写IOPS等核心性能指标，同时考察其在不同压力条件下的运行表现，以及与各类操作系统的兼容适配能力。
协议性能功能验证	涵盖PCIe/NVMe总线协议、FDP/ZNS功能支持等关键技术，验证顺序读写吞吐量、随机读写IOPS等性能测试。
存储介质深度评估	针对3D NAND/QLC闪存特性，开展寿命、擦写均衡、坏块隔离等技术核心指标测试，建立不同介质适用场景的量化基准。
AI训练场景	模拟多GPU节点并发读数据、频繁写checkpoint，测SSD在网络饱和时的吞吐量稳定性等，保障训练数据传输不中断。
AI推理场景	模拟网络抖动、突发请求，测SSD的平均延迟与尾延迟控制等，保障在线推理“秒响应”。
分布式场景	基于Ceph、HDFS等主流系统或者不同RAID级别、多副本同步对SSD性能的损耗等，实现平衡可靠性与性能。
虚拟化场景	基于VMware/KVM平台测虚拟机迁移时的存储中断时长或者SR-IOV技术的直通与传统虚拟化的IO延迟等，适配云原生AI部署需求。

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