MLPerf 是由图灵奖得主大卫·帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等顶尖学术机构共同发起的国际权威 AI 性能基准测试，被誉为全球 AI 领域的“奥运会”。MLCommons 组织在 2023 年首次推出了 MLPerf 存储基准测试（MLPerf Storage Benchmark），这是首个也是目前唯一一个开源、公开透明的 AI/ML 基准测试，旨在评估存储系统在 ML/AI 工作负载中的表现。这一基准测试为 ML/AI 模型开发者选择存储解决方案提供了权威的参考依据，帮助他们评估合适的存储产品。2024 年 9 月 25 日，最新 MLPerf Storage v1.0 Benchmark 结果（https://mlcommons.org/benchmarks/storage/）发布。本次演讲重点介绍 MLPerf Storage Benchmark 工具是如何模拟 ML/AI 模型，AI 存储要如何优化才能更好的满足 ML/AI 工作负载对性能的要求。

演讲提纲：

1. MLPerf 历史背景介绍
2. MLPerf Storage Benchmark 3 类模拟模型的介绍
3. 分析 IO 模型和对存储的挑战
4. MLPerf Storage Benchmark 测试数据解读
5. 常见的优化解决方案

听众收益：

• 了解 MLPerf Storage Benchmark 工具的作用
• 了解 ML/AI 工作负载的 IO 类型
• 学习如何选型智算中心存储解决方案