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美光集线器继续页提供数据中心存储的技术和工作负载见解-直接来自我们的技术专家.
以下是美光技术专家对工作负载测试的见解.
表征人工智能训练系统的存储工作量面临MLPerf存储基准套件旨在解决的两个独特挑战:人工智能加速器的成本和可用数据集的小尺寸. 本文将展示MLPerf Storage基准如何解决这两个问题.
MLPerf Storage工具通过再现真实的AI工作负载，对各种模型的存储进行基准测试非常有帮助. 阅读这篇博客，了解美光如何使用MLPerf来测试AI工作负载的存储.
当运行和收集RocksDB的工作负载跟踪时，我们有时会看到较大的延迟峰值. In this blog, 我们将讨论用于识别混合读写工作负载中延迟峰值的根本原因的方法.
Google和Meta密切合作，将灵活数据放置(FDP)模式引入NVMe规范. In this blog, 我们的测试表明，对于顺序工作负载，FDP减少了60%的写放大.
db_bench是Meta首选的工作负载测试方法，因为它在查询级别提供了很好的工作负载模拟，并模拟了精确的RocksDB存储I/ o. In this blog, 我们讨论了一个测试，比较了美光的7450与三星的PM9A3和Solidigm的D5-P5430在RocksDB中的性能.
在我们最近发布的技术简报中，请阅读我们对Apache Cassandra工作负载的深入研究，将6500 ION性能与竞争对手的QLC驱动器进行比较. 突发工作负载需要在高平均磁盘IOs上表现良好的ssd -这是美光6500 ION擅长的领域.
查看使用WEKA数据平台软件的高性能计算(HPC)和人工智能的测试结果. 我们将该软件与基于第四代AMD EPYC™9554和美光6500 ION固态硬盘的超微服务器相结合.
In this blog, Ceph对象存储与hdd (hard disk drives)的性能对比. 阅读本文，了解美光6500 ION如何在性能、功耗和成本方面胜过hdd.
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