WEKA 宣布使用 HPE PCIe Gen 5 硬體在 SPECstorage Solution 2020 基準測試的全部五個測試場景中均獲得最佳成績。
該基準測試包含五個工作負載場景：AI 圖像處理 (代表 AI TensorFlow 圖像處理環境)、電子設計自動化 (EDA)、基因組學、軟體構建和影片數據採集 (VDA)。測試結果包括作業數或構建數、整體響應時間 (ORT) 以及供應商在結果網頁上提交的其他詳細指標。WEKA 在 2022 年 1 月使用 Samsung SSD 提供的本地部署解決方案就已經獲得了大部分最佳成績。隨後在 2024 年 3 月，它再次在五個類別中的四個中擊敗其他供應商。現在，WEKA 已經在所有工作負載測試中都位居榜首。
WEKA 性能工程和技術營銷總監 Boni Bruno 在博客中寫道："WEKA 基於搭載 Intel Xeon 處理器的 HPE Alletra Storage Server 4110，於 2025 年 1 月 28 日創下新紀錄，在所有五個 SPECstorage Solution 2020 基準測試工作負載中均排名第一... 我們的綜合解決方案不僅通過在所有工作負載中創造作業和數據流的新紀錄提高了標準，還實現了顯著更低的延遲 - 在某些情況下比之前的記錄低了高達 6.5 倍。"
這些結果優於 WEKA 在 2024 年 3 月使用公共雲實例時的表現。兩個表格展示了供應商提交的 AI 圖像和 EDA 工作負載的結果：
在最新的測試結果中，WEKA 的 AI 圖像性能略微提高了一倍多，且延遲更低，同時將 EDA 混合作業集數量提高了 2.7 倍，延遲也更低。
圖表展示了作業輸出計數與 ORT (延遲) 的關係，顯示了 WEKA 與其他供應商之間的差距：
我們認為 WEKA 基準測試速度的這種激增，主要歸功於 Alletra 4110 存儲伺服器中使用的 PCIe Gen 5 總線的加速效果，它連接 NVMe SSD 和系統內存，而不是因為自去年 3 月以來 WEKA 軟體有了巨大改進。
Bruno 表示："這些記錄是使用單一的一致配置在五個 SPECstorage 基準測試中實現的，無需針對特定工作負載進行調優... 這些改進意味著更快的 AI 訓練、更少的半導體仿真延遲、更快的基因組分析和更快響應的影片分析。"
他的博客詳細介紹了 Alletra 4110 的硬體配置，並提供了各個基準測試運行的更多細節。
就 AI 訓練和推理而言，這個基準測試的競爭程度不如 MLPerf 基準測試激烈，在 MLPerf 中，DDN 和 Hammerspace 等公司在保持多個 GPU 90% 或更高利用率方面的表現優於 WEKA。
WEKA 在 SPECstorage Solution 基準測試中的優勢在於它實現了對所有工作負載的全面領先。現在我們要等待和關注其他供應商，如 Qumulo 和 NetApp，使用 PCIe Gen 5 硬體測試他們的軟體的表現。
