資料中心儲存裝置洞見第 2 頁

現實環境工作負載量及更高效率的資料粒度促成啟用極大 SSD 容量

有鑑於 SSD 容量不斷增大，而且功耗增加，因此必須有更加符合現代需求的資料映像粒度。在過去，業界猶豫不決，不敢做出任何改變，擔心會造成負面影響而導致縮短 SSD 使用壽命。源自實際應用的近期重點資料卻顯示，其實反倒可能產生出乎意料的好結果，並開闢新路徑，實現更高效率的映射。

特徵化 AI 訓練系統的儲存裝置工作負載面臨兩個獨特的挑戰，MLPerf Storage 基準套件旨在解決這兩個挑戰：AI 加速器的成本和可用資料集的規模較小。此部落格文章將展示 MLPerf Storage 基準如何解決這兩個問題。

MLPerf Storage 工具透過重現真實的 AI 工作負載，對各種模型的儲存裝置基準測試非常有幫助。閱讀此部落格文章，瞭解美光如何使用 MLPerf 測試適用於 AI 工作負載的儲存裝置。

在執行和收集 RocksDB 的工作負載軌跡時，有時會出現極大的延遲尖峰。在此部落格文章中，我們探討用於找出混合讀取和寫入工作負載中，延遲尖峰根本原因的方法。

Google 和 Meta 攜手合作將彈性資料放置（FDP）模式導入 NVMe 規格。在此部落格文章中，我們的測試表明，FDP 將連續工作負載的寫入放大率降低了 60%。

db_bench 是 Meta 的首選工作負載測試方法，因為它按照級別提供絕佳的工作負載模擬，並能精確模擬 RocksDB 儲存裝置 I/O。在此部落格文章中，我們將討論一項比較美光 7450、Samsung PM9A3 與 Solidigm D5-P5430 對 RocksDB 效能的測試。

我們最近發佈的技術簡報比較了 6500 ION 與競爭對手的 QLC 硬碟的效能，請閱讀技術簡報，深入瞭解其中所介紹的 Apache Cassandra 工作負載。繁瑣的工作負載需要使用能夠在高平均磁碟 IO 的條件下有良好效能的 SSD，這是美光 6500 ION 表現優異的領域。

查看這些使用 WEKA 資料平台軟體進行高效能運算（HPC）和 AI 的測試結果。我們將該軟體與採用第四代 AMD EPYC™ 9554 和美光 6500 ION SSD 的超微伺服器結合使用。

在此部落格中，我們將使用美光 6500 ION SSD 的 Ceph 物件型儲存效能與硬碟機（HDD）進行了比較。閱讀本文，瞭解美光 6500 ION 如何在效能、功耗和成本方面勝過 HDD。