AI 工作負載效能測試設計研究
Micron AI 效能基準測試方法論
基於 Micron 的技術文件《Benchmarking AI performance with Micron NVMe SSDs》的研究發現：
標準化基準測試工具
- MLPerf Storage 基準測試
- 提供易於使用的 SSD 選擇指導
- 評估 AI 使用案例中的儲存效能
- 提供 AI 加速器數量的指導方向
主要基準測試套件
- Unet3D: 3D 圖像分割任務，用於醫療影像處理
- CosmicFlow: 宇宙學和天體物理學應用
- ResNet50: 圖像分類和識別任務
AI 工作負載特性分析
- 深度學習和 AI 訓練高效能 SSD 可以同時向多個加速器提供資料改善複雜神經網路的訓練，用於自然語言處理、圖像識別和自動駕駛
- 科學研究基因組學、氣候建模、天體物理學等領域需要快速處理大型資料集SSD 與加速器之間的高效資料傳輸可顯著加速模擬和資料分析
- 金融建模高頻交易和風險評估模型需要快速資料處理增強的 SSD 對加速器比率確保模型能夠即時運行
- 媒體和娛樂高解析度圖形和視頻編輯需要大量資料吞吐量多加速器支援可以更高效地處理這些任務
效能測試結果分析
- Unet3D 基準測試結果Micron 9550 SSD 支援最多 8 個 A100 加速器Micron 6500 ION SSD 支援最多 3 個加速器H100 加速器配置下，9550 SSD 支援 4 個，6500 ION SSD 支援 1 個
- 效能提升指標9550 SSD 相比 6500 ION SSD 在 A100 配置下提升 2.7 倍在 H100 配置下提升 4 倍支援更多加速器的並行處理能力
測試方法論要點
- 加速器利用率測量測量儲存系統維持高加速器利用率的能力評估在不同加速器數量下的效能表現
- 吞吐量和延遲測試測量資料傳輸速度和響應時間評估在不同工作負載下的效能一致性
- 可擴展性測試測試系統支援的最大加速器數量評估隨著加速器數量增加的效能變化
待深入研究的領域
- 延遲敏感性測試方法論
- 吞吐量測試設計策略
- 混合工作負載測試制定
- 效能測試工具和環境配置
Samsung AI/ML 高容量 SSD 效能測試方法論
基於 Samsung Memory Solutions Lab 的研究發現：
測試環境配置
- 目標伺服器配置CPU: Dual AMD EPYC 7742 (64 Core@2.25GHz)DRAM: 1024 GB @3200 MHzSSDs: 16 x 4 TB Samsung PM1733 NVMeNICs: 2 x Mellanox CX-6 (total of 4 x 100 GbE ports)
- 測試配置DSS v0.6 - CentOS 7.8.2003 (kernel 3.10.0-1127.el7.x86_64)NFS v4 – Ubuntu 20.04.3 LTS (kernel 5.4.0-100-generic)使用六台伺服器進行測試，無任何擦除編碼或 RAID
AI 基準測試工具和方法
- AI 框架基準測試使用 TensorFlow 和 PyTorch 兩個知名 AI 框架測量儲存效能參數: 資料載入時間、聚合列表時間、吞吐量、延遲針對客戶的 AI 訓練演算法和資料集進行測試
- 效能測試指標資料載入時間 (Data Load Time)聚合列表時間 (Aggregated Listing Time)吞吐量 (Throughput)延遲 (Latency)並行工作負載下的效能表現
網路協議效能比較
根據 Samsung 的測試結果，不同網路檔案/物件協議的效能表現：
- NFSv3/v4：效能有限，可擴展性有限，列表效能慢。
- NFSv4.1 (pNFS)：效能良好 (支援 MDS)，受 MDS 限制，列表效能慢。
- NFSv4.1 (pNFS w/ GDS for GPU)：效能最佳，受 MDS 限制，列表效能慢。
- HTTP-S3：效能受 HTTP/TCP 限制，可擴展性最佳 (物件儲存)，列表效能良好。
- HTTP-S3 w/ RDMA：效能良好，可擴展性最佳，列表效能良好。
- HTTP-S3 w/ RDMA & GDS for GPU：效能最佳，可擴展性最佳，列表效能良好。
分散式儲存解決方案 (DSS) 測試結果
- 可擴展性測試全機架配置: 10 個儲存節點達到約 270 GB/s 的頻寬線性擴展: 吞吐量隨儲存節點數量線性增長
- AI 訓練效能測試DSS 效能顯著高於傳統方案即使 AI 訓練數量和客戶端節點增加，效能仍保持高水準支援大規模 SSD 的全部潛力，避免儲存成為效能瓶頸
MLPerf Storage 基準測試標準
基於 MLCommons 的官方規範：
基準測試工作負載
- 視覺領域3D U-Net: 醫療影像分割 (KITS 2019 資料集, 602x512x512)ResNet50: 圖像分類 (ImageNet 資料集)
- 科學計算CosmoFlow: 宇宙學參數預測 (CosmoFlow N-body 模擬)
- 語言處理BERT-large: 語言處理 (Wikipedia 資料集, 2.5KB/樣本)
測試方法論
- 資料集合成使用合成生成的檔案群體模擬真實資料集檔案大小分佈與真實資料集匹配資料集大小自動調整以防止顯著快取
- 效能指標吞吐量: 在維持加速器 $90\%$ 以上利用率下的最大效能樣本/秒: 對 AI/ML 從業者直觀有價值的指標MB/s: 對儲存從業者直觀有價值的指標模擬加速器數量: 儲存系統能夠保持忙碌的加速器數量
- 測試分類封閉組別: 使用固定的基準調整參數和選項，實現「蘋果對蘋果」比較開放組別: 允許不同的資料儲存格式、存取方法、調整參數，促進創新
- 系統資訊收集硬體資訊儲存控制器數量儲存驅動器類型或技術網路類型和速度總可用容量軟體資訊儲存協議和軟體系統類型 (本地儲存、並行檔案系統、軟體定義儲存等)計算節點數量模擬加速器類型
效能測試設計要點總結
- 標準化基準測試的重要性使用 MLPerf Storage 等標準化基準測試確保測試結果的可比較性和可重複性
- 真實工作負載模擬使用真實的 AI 框架 (TensorFlow, PyTorch)模擬真實的 AI 訓練和推理工作負載考慮不同規模和複雜度的任務
- 多維度效能評估吞吐量和延遲測試可擴展性測試加速器利用率測試並行工作負載效能測試
延遲敏感性測試制定研究
Intel 低延遲儲存工作負載技術方法論
基於 Intel 的技術文件《Achieve Consistent Low Latency for Your Storage-Intensive Workloads》的研究發現：
延遲測試的核心概念
- QoS (Quality of Service) 延遲定義QoS 延遲是指 SSD 存取延遲的服務品質典型延遲通常接近 SSD 在最佳條件下接受寫入資料或返回讀取資料的最快時間在 SSD 規格中，會看到典型延遲引用，但條件並非總是最佳情況
- 延遲變化的原因SSD 可能正在處理繁重的工作負載後台工作正在 SSD 內進行，導致延遲時間更長垃圾收集、磨損平衡等內部操作的影響
百分位數延遲測量方法論
- 百分位數的重要性百分位數允許指定存取百分比，這些存取將在特定延遲內測量假設對給定工作負載操作 SSD 並記錄延遲，然後將這些延遲從最小 (最快) 到最大 (最慢) 排序列表中特定延遲值的位置告訴我們該延遲發生的可能性
- 關鍵百分位數指標50th 百分位數 (中位數): 平均延遲的另一個名稱90th 百分位數: $90\%$ 的存取在此延遲內完成99th 百分位數: $99\%$ 的存取在此延遲內完成99.9th 百分位數: $99.9\%$ 的存取在此延遲內完成99.99th 百分位數: $99.99\%$ 的存取在此延遲內完成
- 測量方法記錄每個可能延遲的測量值通過指定百分位數並選擇延遲來進行測量應用效能將最依賴於特定的百分位數測量
QoS 限制和 NAND 技術挑戰
- NAND SSD 的 QoS 限制對於所有 SSD，QoS 故事始於底層媒體的行為對於 NAND SSD，典型延遲由媒體的真實時間決定，通常顯著長於 10 微秒NAND 中的延遲在 SSD 的其餘部分和系統中更為重要
- 寫入操作的特殊考量NAND 需要寫入僅在大塊上發生，良好的資料必須在塊可以被擦除之前移動到新的、新鮮擦除的塊這是垃圾收集的過程大量寫入到 SSD 可能會退回垃圾收集，迫使寫入等待
- 讀取操作的延遲挑戰存取可能需要等待 NAND 晶片完成對該晶片的先前讀取存取可能被多個存取捕獲到給定晶片存取甚至可能需要等待對該晶片的寫入完成
效能測試結果分析
- Intel Optane vs NAND SSD 效能比較在 99 百分位 QoS 下，Intel Optane DC SSD 提供比 NAND SSD 高達 60 倍更好的響應時間藍色點顯示 Intel Optane SSD DC P4800X 的個別讀取響應時間橙色點顯示高耐久性 NAND SSD 在隨機寫入工作負載下的測量結果
- 累積分佈函數 (CDF) 分析CDF 圖表顯示 Intel Optane SSD DC P4800X 的平均延遲比 Intel SSD DC P4610 (NAND) 低得多在不同百分位數 (75, 90, 99, 99.9, 99.99) 下的延遲表現差異Intel Optane 在高百分位數下仍保持低延遲特性
延遲敏感性測試設計要點
- 測試環境配置需要在不同工作負載條件下測試延遲包括輕負載、中等負載和重負載情況考慮後台操作 (垃圾收集、磨損平衡) 的影響
- 測試指標設計平均延遲 (50th 百分位數)尾部延遲 (90th, 95th, 99th, 99.9th, 99.99th 百分位數)延遲變異性和一致性最大延遲和延遲分佈
- AI 特定延遲需求即時推理應用: 通常需要 <1ms 的響應時間批次推理應用: 可容忍較高延遲，但需要一致性訓練工作負載: 延遲敏感性較低，但需要高吞吐量
AI 應用延遲敏感性需求分析
基於搜索結果的綜合分析：
AI 應用的延遲分類
- 超低延遲應用 (<1ms)高頻交易系統自動駕駛車輛的即時決策工業控制系統即時視頻分析
- 低延遲應用 (1-10ms)語音識別和合成即時推薦系統遊戲 AI邊緣計算應用
- 中等延遲應用 (10-100ms)圖像識別和分類自然語言處理內容審核智慧客服
- 延遲容忍應用 (>100ms)批次資料處理模型訓練大規模分析離線推理
延遲敏感性測試方法論
- 測試場景設計冷啟動測試: 系統剛啟動時的延遲表現熱狀態測試: 系統運行穩定後的延遲表現負載變化測試: 不同負載條件下的延遲變化並發測試: 多個請求同時處理時的延遲表現
- 測試工具和方法延遲注入測試: 人為增加延遲以測試系統容忍度壓力測試: 在高負載下測試延遲表現長期穩定性測試: 測試延遲的長期一致性百分位數分析: 使用 P50, P90, P95, P99, P99.9 等指標
- AI 特定測試考量模型複雜度影響: 測試不同模型大小對延遲的影響資料預處理延遲: 包含資料載入和預處理時間批次大小影響: 測試不同批次大小對延遲的影響記憶體使用影響: 記憶體壓力對延遲的影響
延遲敏感性測試實施策略
- 分層測試方法硬體層: SSD 本身的延遲特性系統層: 作業系統和檔案系統的延遲影響應用層: AI 應用的端到端延遲
- 測試資料設計使用真實 AI 工作負載資料不同資料大小和複雜度隨機和順序存取模式讀寫混合比例
- 結果分析方法延遲分佈分析異常值檢測和分析延遲與吞吐量的權衡分析長期趨勢分析
吞吐量測試設計研究
Micron SSD 效能測量最佳實踐方法論
基於 Micron 的技術文件《Best Practices for SSD Performance Measurement》的研究發現：
企業 SSD 效能測量的主要目標
- 準確性 (Accuracy)報告的效能應該盡可能準確消除測試環境變數的影響使用標準化的測試條件
- 一致性 (Consistency)報告的效能應該盡可能一致相同輸入條件下應產生相同結果消除執行間的變異性
- 可重複性 (Repeatability)在相同輸入條件下，結果應在預期的執行間變異範圍內建立可重複的測試程序標準化測試環境配置
測試過程的關鍵假設
- 企業 SSD 效能測量假設:驅動器填充狀態: 驅動器始終 $100\%$ 滿載存取和 I/O 流量模式: 驅動器始終被存取，很少或沒有介面閒置時間決策標準: 企業市場更關注長期 (穩定狀態) 效能，穩定狀態、滿驅動器和最壞情況效能不是同一回事故障後果: 故障 (包括效能降低) 對多個使用者來說是災難性的
- 客戶端 SSD 效能測量假設:驅動器填充狀態: 驅動器不是 $100\%$ 滿載存取模式: 每天最多存取 8 小時，每週 5 天 (但通常寫入頻率更低)決策標準: 客戶端市場根據 FOB 狀態的效能選擇 SSD故障後果: 對單一使用者來說，故障是災難性的
效能狀態定義
- 穩定狀態 (Steady State)使用 SNIA 固態儲存倡議的效能測試規範中的穩定狀態效能定義測量視窗內的 Max(y) - Min(y) 不超過測量視窗內 Ave(y) 的 $20\%$線性曲線擬合的 Max(y) 在測量視窗內平均值的 $10\%$ 以內當 SSD 處於穩定狀態效能區域時，其效能不會隨時間顯著變化
- 滿驅動器 (Full Drive)滿驅動器的定義很直接: 滿驅動器是指所有使用者可存取的 LBA 空間都已寫入資料這是企業 SSD 測試的標準條件
- 最壞情況 (Worst Case)最壞情況效能的定義也很直接驅動器已經在某個固定時間內被某個工作負載刺激，該工作負載故意設計來展示驅動器可能的最壞效能最壞情況可能因驅動器、容量或預期用途而異
測試序列方法論
- 清除 (Purge)無論之前對 SSD 做了什麼，清除都會將驅動器置於已知的固定狀態清除不是協議特定的命令，而是 SNIA 定義的步驟，用於將驅動器恢復到 FOB 狀態清除模擬驅動器從製造商處收到時的新鮮出廠狀態
- 預處理 (Preconditioning)預處理是將 SSD 從其當前狀態轉換到測試所需狀態的過程對於穩定狀態測試，預處理將驅動器帶到穩定狀態預處理確保測試結果的一致性和可重複性
- 測試執行在預處理完成後執行實際的效能測試測試期間監控效能指標的穩定性記錄詳細的效能數據和系統狀態
CoreWeave 分散式檔案儲存基準測試方法論
基於 CoreWeave 的《Storage Benchmarking: Distributed File Storage》研究發現：
AI 訓練工作負載的儲存特性
- 硬體配置需求ML 訓練操作通常處理超過單 GPU 記憶體容量數個數量級的資料集當前世代的訓練硬體通常每個計算節點配備 8 個 GPU每個節點產生 8 個獨立進程或執行緒的並發 I/O 操作這種並行存取模式顯著影響儲存系統設計和效能需求
- 關鍵效能指標關鍵效能指標是 8 個並發進程可達到的網路吞吐量測試在 NVIDIA H200 GPU 計算節點上進行，以保持與生產環境的配置一致性每個 GPU 可以維持 1 GiB/s 的吞吐量，擴展到數百個 NVIDIA GPU
基礎設施配置
- 計算節點配置8 個 NVIDIA H200 GPU 用於計算1 個 NVIDIA BlueField-3 DPU，具有雙 100Gbps 冗餘網路連結用於儲存存取8 個 NVIDIA ConnectX-7 InfiniBand (IB) 卡用於 GPU 間通訊
- NVIDIA HGX H200 超級電腦實例配置基於 Intel Emerald Rapids 平台的 NVIDIA HGX H200 平台1:1 非阻塞 GPUDirect 結構，使用 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網路ConnectX-7 400 Gbps HCA 和 Quantum-2 交換器標準 8 軌配置，支援 NVIDIA SHARP 網內集合NVIDIA BlueField-3 DPU 乙太網路
- 網路架構設計儲存流量與用於 GPU 間通訊的 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 結構分離這種分離對於維持最佳效能至關重要InfiniBand 網路在訓練操作期間經歷密集使用分離儲存流量確保儲存存取和 GPU 到 GPU 通訊都不會成為瓶頸
測試方法論
- 測試工具使用 Flexible I/O (fio) 測試器，這是儲存系統的業界標準基準測試工具在 CoreWeave 的預設 Ubuntu 22.04 環境中進行測試通過混合 Slurm/Kubernetes 基礎設施中的 Slurm 協調測試
- 測試套件組成讀取測試: 模擬跨不同區塊大小的混合順序/隨機 I/O 模式測試順序和隨機讀取，區塊大小從 32M 到 1k 變化呈現的結果是順序和隨機 I/O 效能的平均值寫入測試: 專注於順序寫入以複製檢查點操作與讀取測試類似，測試各種區塊大小，從 32M 到 1k 變化效能從小區塊大小 (幾 KB) 的適度速率擴展到大區塊 (多 MB) 的峰值吞吐量，接近 11 GiB/s測試配置和執行腳本在公共儲存庫中可用，支援結果的重現和驗證
AI 儲存系統的關鍵挑戰
- 資料規模挑戰AI 基礎設施必須配備處理訓練最先進模型所需的大量資料集同時確保低延遲存取和高吞吐量處理複雜性和 AI 模型規模的持續增長帶來的獨特挑戰
- 效能最佳化目標通過持續監控和叢集最佳化加速模型訓練時間和整體效率評估儲存效能並識別最佳化區域利用平台功能進行 AI 工作負載
吞吐量測試設計要點
- 測試環境配置硬體配置標準化使用與生產環境一致的硬體配置確保網路頻寬和儲存介面的一致性標準化 GPU、CPU、記憶體配置軟體環境統一使用標準化的作業系統和驅動程式版本統一檔案系統和儲存堆疊配置標準化測試工具和參數設定
- 測試指標體系基礎吞吐量指標順序讀取吞吐量 (大區塊)順序寫入吞吐量 (大區塊)隨機讀取吞吐量 (小區塊)隨機寫入吞吐量 (小區塊)AI 特定吞吐量指標每 GPU 吞吐量 (目標: 1 GiB/s)並發進程吞吐量 (8 進程並發)檢查點寫入吞吐量資料載入吞吐量擴展性指標單節點到多節點的吞吐量擴展GPU 數量與吞吐量的線性關係網路頻寬利用率儲存系統飽和點
- AI 工作負載特定測試訓練工作負載模擬大檔案順序讀取 (資料載入)定期大檔案寫入 (檢查點)混合讀寫模式 (資料擴增)並發多進程存取推理工作負載模擬小檔案隨機讀取 (模型載入)低延遲存取模式快取友好的存取模式批次處理模式資料預處理工作負載大量小檔案讀取資料轉換和寫入臨時檔案操作中間結果儲存
- 吞吐量測試實施策略分層測試方法單元測試層單個 SSD 的基礎吞吐量測試不同區塊大小的效能特性順序 vs 隨機存取模式讀寫混合比例測試系統測試層多 SSD RAID 配置測試檔案系統層級效能測試作業系統 I/O 堆疊測試網路儲存效能測試應用測試層真實 AI 框架整合測試端到端工作負載效能測試多租戶環境效能測試生產環境模擬測試測試資料設計資料集特性使用真實 AI 資料集進行測試不同檔案大小分佈不同資料類型 (圖像、文字、音訊)壓縮和未壓縮資料存取模式設計順序存取模式 (大檔案讀取)隨機存取模式 (小檔案讀取)混合存取模式 (真實工作負載)時間相關的存取模式負載變化測試輕負載到重負載的漸進測試突發負載測試持續負載測試週期性負載測試
混合工作負載測試制定研究
MLPerf 混合 I/O 模式研究
基於 Stanford 的《MLPerf Workload I/O Patterns: Is Hybrid I/O the Right Choice?》研究發現：
MLPerf Storage 概述
- 核心功能測量 AI 訓練儲存系統的效能支援 A100 和 H100 GPU 平台使用資料載入器讀取資料
- 工作負載和資料載入器Unet3D/Pytorch: 主要用於醫學影像分割和 3D 物體檢測Resnet50/Tensorflow: 廣泛用於影像分類和特徵提取任務Cosmoflow/Tensorflow: 分析大規模結構資料和模擬
混合 I/O 技術特性
- 功能組合結合緩衝 I/O 和直接 I/O 的功能提供更靈活的 I/O 策略選擇根據工作負載特性動態調整
- 調整參數hybrid_io_read_threshold_bytes: 混合 I/O 讀取閾值位元組數hybrid_io_write_threshold_bytes: 混合 I/O 寫入閾值位元組數這些參數決定何時使用直接 I/O vs 緩衝 I/O
- 初步假設隨機讀取: 適合小檔案和頻繁存取應用快取: 利用應用層快取提高效能快取抖動: 避免快取頻繁替換導致的效能下降
- GDS Direct I/O 整合支援 GPU Direct Storage 技術直接從儲存到 GPU 記憶體的資料傳輸減少 CPU 和系統記憶體的參與
Milvus 混合工作負載一致性基準測試方法論
基於 Milvus 的《How do benchmarks assess mixed workload consistency?》研究發現：
混合工作負載一致性評估原理
- 真實世界場景模擬模擬系統同時處理多種類型操作的真實場景包括讀取、寫入、事務和分析等操作測量系統是否在這些不同任務中保持穩定效能確保沒有顯著的效能降級或資源競爭
- 效能一致性指標延遲保持在可接受範圍內吞吐量維持穩定水準錯誤率控制在預期範圍內所有工作負載類型都能獲得公平的資源分配
測試方法論設計
- 工作負載比例定義定義特定的工作負載比例 (例如: $70\%$ 讀取、$20\%$ 寫入、$10\%$ 批次更新)監控效能偏差和一致性測量每個類別的響應時間是否隨負載增加保持一致
- 關鍵測試指標99th 百分位延遲: 測量尾部延遲表現吞吐量變異性: 評估吞吐量的穩定性錯誤率: 監控系統錯誤發生頻率資源使用平衡: 確保沒有單一工作負載壟斷資源
- 標準測試工具YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark): 雲端服務基準測試TPC-C (Transaction Processing Performance Council): 事務處理效能測試這些工具包含混合工作負載配置檔案，對系統不同部分施加壓力
- 故障注入和恢復測試人工故障模擬注入節點故障等人工故障評估跨工作負載的恢復一致性測試系統在故障條件下的行為一致性失敗檢測如果寫入操作在峰值負載期間拖慢讀取速度，基準測試會標記為一致性失敗識別工作負載間的相互影響和干擾評估系統的隔離性和公平性
實際應用和最佳化指導
- 瓶頸識別識別儲存層在並發分析查詢和事務更新時的困難發現單一資料庫同時處理即時使用者互動和夜間批次處理的問題揭示重疊期間的不一致吞吐量問題
- 最佳化驗證驗證調整努力的效果 (如為讀取添加快取或隔離寫入密集工作負載)測試資源分配和索引策略的配置確保沒有單一工作負載類型壟斷資源或降級其他工作負載
- 結果視覺化提供跨工作負載類型的延遲分佈圖突出顯示不同工作負載間的差異支援迭代測試和配置驗證
AI SSD 混合工作負載測試設計要點
工作負載類型分類
- AI 訓練工作負載資料載入階段: 大檔案順序讀取，高吞吐量需求前向傳播階段: 模型參數讀取，中等 I/O 需求反向傳播階段: 梯度計算，記憶體密集檢查點階段: 大檔案順序寫入，高吞吐量需求
- AI 推理工作負載模型載入階段: 中等大小檔案讀取，低延遲需求批次推理階段: 小檔案隨機讀取，中等吞吐量即時推理階段: 極低延遲讀取，高 IOPS 需求結果輸出階段: 小檔案寫入，低延遲需求
- 資料預處理工作負載原始資料讀取: 大量小檔案讀取，高 IOPS 需求資料轉換: 中間檔案讀寫，混合 I/O 模式增強資料寫入: 處理後資料寫入，高吞吐量需求臨時檔案操作: 頻繁建立和刪除，高 IOPS 需求
混合工作負載測試場景設計
- 訓練 + 推理混合場景$70\%$ 訓練工作負載 (大檔案順序 I/O)$30\%$ 推理工作負載 (小檔案隨機 I/O)測試兩種工作負載的相互影響評估資源競爭和效能隔離
- 多模型並行場景多個 AI 模型同時訓練不同模型具有不同的 I/O 特性測試儲存系統的並發處理能力評估 QoS 保證和公平性
- 資料管道混合場景資料攝取、預處理、訓練、推理同時進行模擬完整的 AI 資料管道測試端到端的效能表現評估各階段的資源分配
測試指標體系設計
- 效能一致性指標延遲一致性: 各工作負載的延遲變異係數吞吐量穩定性: 吞吐量的標準差和變異係數IOPS 平衡性: 不同工作負載的 IOPS 分配公平性頻寬利用率: 總頻寬的有效利用程度
- 資源競爭指標佇列深度變化: I/O 佇列深度的波動情況快取命中率: 不同工作負載的快取效果CPU 使用率: I/O 處理的 CPU 開銷記憶體使用率: 緩衝區和快取的記憶體佔用
- QoS 保證指標SLA 達成率: 各工作負載 SLA 目標的達成比例優先級遵守: 高優先級工作負載的保證程度隔離效果: 工作負載間的相互影響程度恢復時間: 故障後各工作負載的恢復速度
混合工作負載測試實施策略
- 測試環境配置硬體配置要求多 GPU 環境模擬真實 AI 訓練場景高速網路連接支援分散式工作負載大容量記憶體支援多個並發工作負載多層儲存架構 (NVMe SSD + HDD)軟體環境設定支援多種 AI 框架 (PyTorch、TensorFlow、JAX)配置工作負載調度器 (Kubernetes、Slurm)部署監控和分析工具設定資源隔離和 QoS 機制
- 測試執行方法論階段性測試方法基線測試: 單一工作負載的效能基準混合測試: 多工作負載並發執行壓力測試: 極限負載下的效能表現故障測試: 故障條件下的恢復能力動態負載調整工作負載比例的動態變化負載強度的漸進增加突發負載的處理能力長期運行的穩定性測試
- 結果分析方法統計分析各項效能指標識別效能瓶頸和熱點分析工作負載間的相互影響提供最佳化建議和配置指導
- AI 特定混合工作負載考量資料局部性考慮 AI 工作負載的資料存取模式利用時間和空間局部性提高效能最佳化快取策略和預取機制減少資料移動和拷貝開銷模型生命週期考慮模型從訓練到部署的完整生命週期測試模型更新和版本管理的 I/O 需求評估模型檢查點和快照的儲存效能最佳化模型載入和卸載的效率擴展性考量測試從單節點到多節點的擴展能力評估分散式訓練的儲存效能分析網路 I/O 和本地 I/O 的平衡最佳化資料分片和分佈策略
