2025年高效能儲存叢集藍圖：與Luisuan Tech一起打造百萬IOPS AI資料平台– Luisuantech

生成式人工智慧、大型語言模型和即時分析的爆炸式增長從根本上重塑了基礎設施的預期。到2025年，企業不僅要求更快的儲存，還需要能夠以微秒級延遲維持每秒數百萬次輸入/輸出操作（IOPS）的儲存系統，同時彈性擴展並保持企業級彈性。傳統的儲存架構，甚至是全快閃陣列，在面對現代AI工作負載的並行、高吞吐量需求時，經常遇到瓶頸。這一現實加速了向集成硬件加速、智能軟件和可擴展網絡的專用分佈式存儲集群的轉變。對於評估如何接近的組織建置高效能儲存叢集環境中，前進的道路在於分層的端到端策略，該策略從資料邊緣開始，延伸到核心訓練基礎設施。

為什麼人工智慧需要新的儲存範式

AI訓練pipelines以I/O密集度著稱。一個跨越十億參數模型的單一時代，可產生數拍字節的中間資料，需同時從分散式GPU上數千個檔案讀取。這不是連續串流——它是高度隨機、大量元資料且高度平行的。舊有的NAS或單體SAN系統，即使是基於NVMe的，也面臨元資料瓶頸的問題，且缺乏保持GPU飽和所需的水平擴展性。要達成穩定的百萬IOPS效能，需要從零開始重新思考儲存：在需要時拆分運算與儲存，利用直接附加儲存（DAS）進行資料擷取，並在核心部署分散式架構。任何現代的目標分散式儲存解決方案部署不僅僅是原始速度，而是在極端並發下可預測、可擴展的性能。

極限IOPS的基礎：硬體、網路和軟體

維持百萬IOPS工作負載始於正確的硬體基礎。全閃存是不容妥協的——HDD根本無法滿足所需的延遲或IOPS密度。但並非所有閃光燈都是平等的。具有低佇列深度延遲和負載下一致效能的高耐用性NVMe SSD至關重要。同樣重要的是網路結構。雖然100GbE現在是標準配置，但許多AI集群正在轉向200GbE甚至InfiniBand NDR （400Gb/s），以消除數據洗牌期間網絡瓶頸。

在軟體方面，ext4或NTFS等傳統檔案系統在AI工作負載下崩潰。相反地，需要跨節點分發資料和中繼資料的平行檔案系統，以避免單一爭用點。這種分層方法——快閃記憶體媒體+高速結構+智能軟件——是實現真正的最大化儲存IOPS大規模。

這個基礎層的一個典型例子是LST-F3100全快閃儲存系列.F3100專為要求最苛刻的企業和AI工作負載而設計，利用端到端NVMe架構，每個機箱提供超過2,000,000,000 IOPS，延遲低於200μs。其硬件加速數據服務（壓縮、重複數據刪除、快照）在線運行而不會影響性能，使其成為高性能存儲集群的理想核心節點或作為混合部署中的性能層。

第一階段：使用直連儲存進行高速資料擷取

在進行資料訓練之前，必須先擷取資料，通常來自感測器、相機或舊版資料庫。此初始階段受益於本地化的高吞吐量存儲，這些存儲在物理上靠近數據源或預處理計算。直連儲存（DAS）在這裡仍然高度相關，為臨時暫存提供盡可能低的延遲和最高的頻寬。

這LST-D5300系列DAS儲存裝置是為這種確切的場景而設計的。它支援多達60個NVMe硬碟，採用4U外形規格和PCIe 4.0連接，可提供超過100 GB/s的順序吞吐量，非常適合擷取高解析度視訊串流、科學儀器資料或日誌檔案。當與執行預處理指令碼的運算節點配對時，D5300會在資料移至中央叢集之前充當高速緩衝區。

為了確保這些資料有效地傳輸到核心，高頻寬網路至關重要。這LS-H22-2100網卡提供雙埠200GbE連接，並支援RDMA over Converged Ethernet （RoCE），以最小的CPU開銷實現從DAS節點到中央儲存結構的近線速資料傳輸。

第二階段：分散式儲存叢集上的Core AI訓練

一旦資料被攝取和預處理，它就會轉移到人工智慧平台的核心：分散式儲存叢集。這是哪裡分散式儲存解決方案部署變得關鍵任務。與單片陣列不同，分散式系統透過添加節點來線性擴展效能和容量，確保隨著GPU數量的成長，儲存跟上步伐。

這LST-E5000系列分散式儲存裝置是專門為此角色打造的。每個E5000節點都建立在橫向擴展架構之上，為統一池提供CPU、記憶體、NVMe儲存和網路頻寬。該系統使用糾刪碼來提高彈性（與傳統RAID相比減少容量開銷），並支持跨機架或站點的同步複製。在基準測試中，10節點E5000集群始終提供超過5,000,000,000 IOPS，延遲低於500μs，足以同時為數十個A100或H100 GPU提供數據。

部署最佳做法包括：

1. 使用專用的200GbE或InfiniBand進行儲存流量，與管理和用戶端網路隔離。
2. 根據工作負載類型設定儲存集區，例如，用於作用中訓練資料的高效能集區，以及用於封存資料集的容量最佳化集區。
3. 啟用QoS原則，以防止嘈雜的鄰居餓死關鍵訓練作業。

軟體層：透過平行檔案系統解鎖峰值IOPS

僅靠硬體是不夠的。檔案系統層決定了基礎儲存的利用效率。傳統的POSIX檔案系統會序列化元資料操作，當數千名工作者同時存取檔案時會造成瓶頸。平行檔案系統透過分發元資料伺服器並啟用從用戶端到儲存目標的直接I/O來解決這個問題。

這檎平行檔案系統專為AI和HPC工作負載而設計。它與LST-E5000和LST-F3100叢集無縫集成，提供全域命名空間，同時支援數百萬個並發檔案操作。在AI基準測試中，與傳統NFS或SMB相比，Purlin的自適應元數據分片和客戶端緩存可減少高達40%的延遲。對於專注於最大化儲存IOPS，Purlin將原始硬體潛力轉化為應用程式級效能。

第三階段：邊緣加速和工作負載卸載

並非每個I/O作業都需要周遊整個儲存堆疊。對於邊緣的推理工作負載或即時預處理，基於FPGA的加速可以顯著減少延遲並減輕中央叢集的負載。

這LightBoat 2300系列FPGA加速器卡直接在PCIe匯流排上實現內嵌資料轉換、壓縮或過濾。例如，在視訊分析管道中，FPGA可以在不相關的幀寫入儲存之前將其丟棄，從而減少I/O負載和儲存消耗。這種邊緣智慧補充了核心集群，確保資源保留給高價值的訓練任務。

營運彈性和面向未來

百萬IOPS叢集只有在可靠且易於管理的情況下才有價值。現代平台必須提供全面的監控、預測性故障分析和無中斷升級。對於較小的人工智慧計畫或遠端站點，超融合基礎設施可以在不犧牲核心功能的情況下提供簡化的替代方案。

這LST-H5000超融合一體機將運算、儲存和虛擬化整合到緊湊的2U外形中。雖然它不是為百萬IOPS核心訓練而設計的，但它作為邊緣推理平台或關鍵元數據服務的高可用性備份節點表現出色。其單一管理平台管理可減少營運開銷，非常適合儲存專業知識有限的團隊。

常見問題

分散式儲存叢集真的可以在生產環境中維持百萬IOPS的工作負載嗎？

是的——只要設計得當。關鍵因素包括使用全NVMe節點、高速網路（200GbE+）以及像Purlin這樣的平行檔案系統。LST-E5000叢集的實際部署已在AI訓練環境中展現出持續300萬至500萬IOPS。DAS在分散式儲存世界中還有相關性嗎？

完全。DAS憑藉其超低延遲和高頻寬，仍然是資料擷取和預處理的最佳選擇。關鍵是將其視為暫時性層，而不是主要儲存儲存庫。FPGA加速如何提高儲存效率？

FPGA可以在資料到達儲存層之前執行內聯資料縮減、格式轉換或過濾。這減少了寫入放大、節省了容量並降低了核心集群的I/O壓力，從而間接提高了有效IOPS。