MLPerf Storage v2.0, impulsado por MLCommons, presentó resultados recientes que ponen de manifiesto el rendimiento de distintas soluciones de almacenamiento para entrenamientos de inteligencia artificial. Entre las implementaciones analizadas en la categoría de sistemas de ficheros compartidos, JuiceFS destacó por su alto ancho de banda, escalabilidad y eficiencia en la utilización de recursos.

Panorama de los workloads evaluados. MLPerf Storage v2.0 incluye entrenamientos representativos que reproducen patrones de E IU reales en deep learning. 3D U Net para segmentación médica evalúa lecturas secuenciales de archivos grandes. ResNet 50 mide acceso concurrente y aleatorio a muestras pequeñas empaquetadas en TFRecord, presionando IOPS y metadata. CosmoFlow simula lectura distribuida de muchos archivos pequeños, evaluando latencia, consistencia y escalabilidad. Además se añadió una tarea de checkpointing para medir escrituras secuenciales concurrentes de archivos grandes.

Resultados clave de JuiceFS. En 3D U Net JuiceFS alcanzó hasta 108 GiB/s de lectura soportando 40 GPUs H100 en 10 nodos, con una utilización de red del 86.6 por ciento y utilización de GPU del 92.7 por ciento. En CosmoFlow la plataforma soportó 100 GPUs H100 con una utilización de GPU del 75 por ciento, demostrando estabilidad en escenarios de alta sensibilidad a la latencia y manejo masivo de archivos pequeños. En ResNet 50 JuiceFS llegó a 90 GiB/s y una utilización de red del 72 por ciento manteniendo 95 por ciento de utilización de GPU y soportando hasta 500 H100s en la comparación dentro de sistemas Ethernet.

Limitaciones y escalado. En la prueba la disponibilidad máxima de instancias en la zona GCP seleccionada condicionó el máximo de nodos usados. No obstante JuiceFS puede escalar añadiendo nodos de cache distribuidos. En pruebas de escala se han alcanzado agregados de lectura del orden de 1.2 TB/s basados en un cluster de cache distribuido con nodos 100 Gbps, lo que demuestra la elasticidad del diseño.

Arquitectura que impulsa el rendimiento. La topología empleada combinó una capa de clientes balanceada, un cluster de cache distribuido y almacenamiento persistente en Google Cloud Storage. Antes de cada prueba se realizó un calentamiento de datos hacia la capa de cache para evitar accesos directos a almacenamiento de objetos de alta latencia durante el entrenamiento. Dos componentes clave explican el comportamiento: un motor de metadatos de alto rendimiento que ofrece IOPS muy altos y latencias bajas con caché de metadata en cliente, y un cache distribuido que reduce latencias a sub milisegundos y permite escalar IOPS y ancho de banda según la demanda.

Comparativa con otras tecnologías. Entre soluciones Ethernet JuiceFS mostró la mayor utilización de ancho de banda y mejor aprovechamiento de NICs por nodo. Las plataformas basadas en InfiniBand o RoCE entregaron anchos de banda agregados muy superiores gracias a hardware especializado y latencias end to end extremadamente bajas, lo que les da ventaja en cargas ultra sensibles a la latencia, aunque a mayor coste. La decisión de arquitectura debe considerar coste, escala y el patrón de I O de las cargas de trabajo.

Qué significa esto para proyectos de IA en la práctica. Cumplidos los umbrales de utilización de GPU exigidos por MLPerf, la métrica definitoria es cuantas GPUs puede soportar un sistema. Un sistema capaz de sostener más GPUs ofrece mejor escalabilidad y estabilidad para entrenamientos a gran escala. También es esencial evaluar si el software de almacenamiento explota eficientemente el hardware subyacente, medido por ejemplo mediante la utilización de ancho de NIC.

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Conclusión. Los resultados de MLPerf Storage v2.0 muestran que un sistema bien diseñado como JuiceFS puede ofrecer alto ancho de banda, baja latencia y excelente escalabilidad para entrenamientos de IA a gran escala sin depender exclusivamente de hardware propietario costoso. Para empresas que necesitan soluciones prácticas y a medida, Q2BSTUDIO ofrece experiencia en integración, desarrollo de software a medida, despliegues cloud y protección de entornos de IA, asegurando que la infraestructura y el software trabajen juntos para maximizar rendimiento y retorno de inversión.