在智算時代，AI技術的迅猛發(fā)展不斷突破數(shù)據(jù)處理能力的邊界，存儲系統(tǒng)的性能已成為制約大規(guī)模AI訓練效率的關鍵瓶頸。其中，IOPS(每秒讀取次數(shù))作為衡量存儲性能的核心指標之一，直接決定了系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)請求的能力。尤其在自然語言模型訓練等場景中，動輒百萬級的小文件高頻讀取需求，使得傳統(tǒng)存儲架構面臨前所未有的挑戰(zhàn)。這種突破物理介質(zhì)極限的性能要求，不僅重新定義了智算時代存儲系統(tǒng)的能力標準，更催生了分布式存儲架構的創(chuàng)新革命。
AI訓練為什么需要百萬IOPS
近年來，AI領域取得了顯著的發(fā)展，成為廣泛關注的熱點。AI的工作負載主要由兩個關鍵階段組成：訓練和推理。在訓練階段，存儲系統(tǒng)的性能對于整體效率至關重要，特別是在兩個方面：訓練數(shù)據(jù)的加載和檢查點(checkpoint)的保存。檢查點是一組GB到TB級不等的大文件，快速保存檢查點對存儲的要求是提供高帶寬能力。那么訓練數(shù)據(jù)的特點是什么?對存儲的要求又是什么?
以H100和A100推薦存儲性能為例，可以更清晰地了解AI服務器在處理自然語言模型時對存儲系統(tǒng)的要求。在自然語言處理任務中，數(shù)據(jù)集通常由大量小文本文件組成，平均文件大小約為2KB。對于A100單節(jié)點AI服務器，其推薦的讀帶寬為2GB/s。這意味著，為了充分利用這一帶寬，系統(tǒng)需要每秒處理多達100萬個小文件的讀取操作。
同樣，H100單節(jié)點AI服務器在滿帶寬條件下的需求更為顯著，每秒需要讀取多達200萬個小文件。這些數(shù)據(jù)表明，AI服務器在自然語言模型訓練中對存儲系統(tǒng)提出了極高的性能要求，尤其是在小文件的高頻讀取方面。存儲系統(tǒng)必須具備極高的并發(fā)處理能力和低延遲，以確保在如此高的文件訪問頻率下仍能保持穩(wěn)定和高效的性能。
超百萬IOPS是如何煉成的
處理海量小文件的讀寫操作通常會帶來高額的I/O開銷和沉重的元數(shù)據(jù)管理負擔。在這些操作中，元數(shù)據(jù)處理往往占據(jù)了很大的比例，可能達到整體操作的70%至80%。這使得元數(shù)據(jù)性能成為限制系統(tǒng)IOPS的主要瓶頸之一。
為應對這一挑戰(zhàn)，Polaris系統(tǒng)引入了一種高效的元數(shù)據(jù)管理框架，能夠提供百萬級的IOPS性能。首先，Polaris采用了一種全局分散的元數(shù)據(jù)處理策略，將元數(shù)據(jù)均勻分布到多個節(jié)點進行處理。這種方法有效地消除了單點瓶頸，極大地提高了系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。
其次，Polaris引入了全局共享的分布式緩存策略，為業(yè)務I/O提供了一個共享的分布式緩存加速資源池。用戶的寫請求在被寫入該緩存池后立即返回成功確認，從而顯著提升了請求的響應速度。在數(shù)據(jù)落盤時，Polaris通過ROW(Redirect-on-write：寫時重定向)技術，將隨機的小I/O操作聚合成大I/O進行順序寫入。這不僅有效地減少了EC(糾刪碼)場景下的寫懲罰，還降低了元數(shù)據(jù)操作次數(shù)及CPU的開銷，同時減少了容量浪費。
這些技術應用顯著提升了Polaris在處理小文件時的性能表現(xiàn)，使其能夠更高效地應對海量小文件操作帶來的挑戰(zhàn)。
全局分散的元數(shù)據(jù)處理方式：
● MDS(元數(shù)據(jù)服務)采用全主模式，每個元數(shù)據(jù)節(jié)點提供n個VMDS服務。
● 每個VMDS處理歸屬自己的元數(shù)據(jù)，處理能力隨硬件資源提升線性提升。
● 目錄A創(chuàng)建后，系統(tǒng)會為其自動生成x個虛擬目錄
● 虛擬目錄通過hash算法隨機打散到VMDS上。每個虛擬目錄對應固定的VMDS服務(假設虛擬目錄1對應的元數(shù)據(jù)服務是VMDS n)。
● 當向目錄A寫入文件file1時，系統(tǒng)會根據(jù)file1的文件名稱計算落到哪個虛擬目錄(假設落到虛擬目錄1)，file1的元數(shù)據(jù)處理就自動分配到VMDS n。
全局分布式緩存&ROW技術：
● 業(yè)務主機下發(fā)的小IO寫入分布式緩存后，即返回完成，縮短IO路徑。
● 數(shù)據(jù)在分布式緩存中，隨機小IO通過ROW技術聚合成大IO順序落盤。EC場景則聚合成滿條帶寫入持久化介質(zhì)。避免了未滿條帶的情況下帶來的寫懲罰，無需將原有數(shù)據(jù)讀出后計算新的校驗位再寫入。減少了元數(shù)據(jù)的操作次數(shù)和CPU開銷，從而提升了系統(tǒng)性能。
伴隨著AI的快速發(fā)展，高效的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)必將成為AI訓練增效的下一個引擎。新華三的Polaris全閃分布式存儲系統(tǒng)，憑借其超強性能、架構簡化和極致穩(wěn)定性，為更多企業(yè)和用戶提供了便捷、高效的AI存儲解決方案，推動數(shù)據(jù)存儲、AI計算和大模型訓練的高效協(xié)同，為AI創(chuàng)新注入新的活力。
（來源：新華三）
