DapuStor J5060 SSD-Test: Hochdichte QLC-SSD, optimiert für lesezentrierte Workloads

Obwohl es für leseintensive Arbeitslasten geeignet ist, schränkt die schlechte Schreibleistung seine Vielseitigkeit in KI- und datenintensiven Umgebungen ein.

Die DapuStor J5060 SSD ist ein hochkapazitives, unternehmensorientiertes NVMe-Laufwerk, das den steigenden Bedarf an dichtem, energieeffizientem Speicher in datenintensiven Umgebungen erfüllt. Es basiert auf 3D Enterprise QLC NAND Flash und unterstützt die PCIe 4.0 x4-Schnittstelle mit NVMe 1.4a im Standard-U.2-Formfaktor (15 mm). Das Laufwerk ist für Anwendungen konzipiert, in denen Leseleistung und Kosten pro Terabyte entscheidend sind. Dadurch eignet es sich potenziell für Anwendungen wie Cloud-Infrastrukturen, KI-Inferenz, Big-Data-Plattformen und intelligente Fertigungspipelines, bei denen Schreibvorgänge selten oder vorhersehbar sind.

DapuStor J5060 – Funktionen und Leistungsprofil

Mit Kapazitäten von bis zu 61.44 TB bietet der J5060 eine interessante Lösung für Unternehmen, die Speicher konsolidieren und gleichzeitig die physische Dichte und den Stromverbrauch im Griff behalten möchten. Diese Kapazität in einem einzigen U.2-Laufwerk ist besonders relevant für Hyperscale- und Enterprise-Umgebungen mit Multi-Petabyte-Datensätzen, in denen Rack-Platz und Energieeffizienz echte Einschränkungen darstellen. Der J5060 bietet Enterprise-Funktionen wie Dual-Port-Unterstützung, erweiterten Stromausfallschutz und Spannungsoptimierung auf Flash-Ebene, um die Datenintegrität und -stabilität in Hochverfügbarkeitsimplementierungen zu gewährleisten.

Die Leistung der J5060 ist auf leseintensive Workloads ausgelegt. Sie soll einen sequentiellen Lesedurchsatz von bis zu 7,300 MB/s bieten und unterstützt bis zu 1.5 Millionen 4K Random Read IOPS, was für ein QLC-basiertes Laufwerk stark ist. Die Schreibleistung ist jedoch deutlich eingeschränkter und liegt bei nur 30 IOPS für 16-KB-Random-Writes. Diese Einschränkung bleibt während unserer Workload-Tests konstant. Die Schreibbandbreite der Festplatte beträgt 3,000 MB/s. Dies reicht jedoch nicht für anhaltende oder hochtiefe Schreibvorgänge aus, was die Eignung für gemischte oder schreibintensive Aufgaben beeinträchtigen kann.

Durch die Verwendung von QLC NAND kann DapuStor diese hohen Kapazitäten zu geringeren Kosten bereitstellen, allerdings mit Kompromissen. Die Lebensdauer beträgt nur 0.5 DWPD (Drive Writes Per Day) über fünf Jahre. Damit eignet sich die J5060 optimal für leseintensive Anwendungen mit geringem bis mittlerem Schreibvolumen. Workloads mit häufigem Checkpointing, Transaktionsprotokollierung oder aktivem Caching können die Lebensdauer des Laufwerks belasten und zu Einschränkungen der Schreibleistung führen.

Der Stromverbrauch des Laufwerks beträgt beim Lesen etwa 12 Watt, beim Schreiben bis zu 23 Watt und im Leerlauf nur 5 Watt. Diese Werte entsprechen den Erwartungen moderner Unternehmensrechenzentren, insbesondere bei hochdichten Implementierungen, bei denen der Stromverbrauch pro Terabyte eine zunehmende Rolle spielt.

In diesem Test konzentrieren wir uns auf das 61.44-TB-Modell und untersuchen sein reales Leistungsprofil anhand einer Reihe synthetischer und anwendungsbezogener Workloads.

DapuStor J5060 Spezifikationen

DapuStor J5060 Leistung

Checkpointing

Um die tatsächliche Leistung der Dapustor J5060 SSD in KI-Trainingsumgebungen zu bewerten, nutzten wir die Benchmarktool für Daten- und Lerneingabe/-ausgabe (DLIO)DLIO wurde vom Argonne National Laboratory entwickelt und ist speziell für das Testen von I/O-Mustern in Deep-Learning-Workloads konzipiert. Es bietet Einblicke in den Umgang von Speichersystemen mit Herausforderungen wie Checkpointing, Datenaufnahme und Modelltraining. Die folgende Grafik veranschaulicht, wie beide Laufwerke den Prozess über 99 Checkpoints hinweg bewältigen. Beim Training von Machine-Learning-Modellen sind Checkpoints unerlässlich, um den Zustand des Modells regelmäßig zu speichern und so den Verlust von Fortschritten bei Unterbrechungen oder Stromausfällen zu verhindern. Dieser Speicherbedarf erfordert eine robuste Leistung, insbesondere bei anhaltender oder intensiver Arbeitslast.

Als Plattform für diese Arbeit wurde unser Dell PowerEdge R760 mit Ubuntu 22.04.02 LTS gewählt. Wir verwendeten den DLIO-Benchmark Version 2.0 vom 13. August 2024. Unsere Systemkonfiguration ist unten aufgeführt:

• 2 x Intel Xeon Gold 6430 (32 Kerne, 2.1 GHz)
• 16 x 64 GB DDR5-4400
• Dell BOSS-SSD mit 480 GB
• Serielle Kabel Gen5 JBOF
  • 61.44 TB Dapustor J5060
  • 61.44 TB Solidigm D5-P5336

Um sicherzustellen, dass unser Benchmarking reale Szenarien widerspiegelt, basierten unsere Tests auf der Modellarchitektur LLAMA 3.1 405B. Wir implementierten Checkpointing mit torch.save(), um Modellparameter, Optimiererzustände und Layerzustände zu erfassen. Unser Setup simulierte ein 8-GPU-System und implementierte eine hybride Parallelstrategie mit 4-facher Tensor-Parallelverarbeitung und 2-facher Pipeline-Parallelverarbeitung, verteilt auf die acht GPUs. Diese Konfiguration führte zu Checkpoint-Größen von 1,636 GB, was den Trainingsanforderungen moderner großer Sprachmodelle entspricht.

Insgesamt zeigte der Dapustor J5060 in der ersten Testphase eine solide Leistung mit Zeiten um 575.66 Sekunden für die ersten 33 Testpunkte. Der 5060J konnte die höhere Leistung bis zum ersten Befüllen des Laufwerks aufrechterhalten. Der Solidigm P5336 hingegen zeigte, obwohl er anfangs langsamer als der J5060 war, im weiteren Testverlauf eine konstante Leistung.

 

Wann  Unter Berücksichtigung der Gesamtdurchschnitte erreichte der Dapustor J5060 eine Zeit von 769.44 Sekunden, während der Solidigm P5336 in 640.17 SekundenDadurch hat der Solidigm P5336 die Nase vorn, wenn es darum geht, Checkpoints schneller zu speichern.

Insgesamt bewältigt die Dapustor J5060 kürzere Operationen gut, hat aber Probleme mit Schreibvorgängen über 30 Minuten. Die Solidigm P5336 hingegen bietet eine bessere Leistung bei längeren Aufgaben. Die schwächere Schreibleistung der Dapustor J5060 zeigt sich in der abnehmenden Checkpointing-Geschwindigkeit im weiteren Testverlauf.

GPU-Direktspeicher

GPU Direct Storage ist eine Technologie, die den direkten Datentransfer zwischen Speichergeräten und GPUs ermöglicht und dabei CPU und Systemspeicher umgeht. Bei herkömmlicher Datenübertragung werden Daten vom Speicher in den CPU-Speicher gelesen und anschließend in den GPU-Speicher kopiert. Dieser Prozess erfordert mehrere Datenkopien, was zu erhöhter Latenz und reduzierter Leistung führt. Die CPU stellt einen Engpass dar, da sie den Datentransfer zwischen Speicher und GPU bewältigen muss. GDS beseitigt diesen Engpass, indem es Speichergeräten ermöglicht, Daten direkt in den GPU-Speicher zu übertragen.

Wir haben jede Kombination der folgenden Parameter sowohl bei Lese- als auch bei Schreibarbeitslasten systematisch getestet:

• Blockgrößen: 1M, 128K, 16K
• IODefe: 128, 64, 32, 16, 8, 4, 1

Bei der Überprüfung unserer GDSIO-Ergebnisse untersuchen wir die Lese- und Schreibleistung des 61.44 TB großen Dapustor J5060 und Solidigm P5336.

GDSIO-Leistung beim sequentiellen Lesen

Der Dapustor J5060 erreicht einen Spitzenlesedurchsatz von 4.2 GiB/s bei einer Blockgröße von 1 Megabyte und IO-Tiefen von 64 und 128. Bei der kleinsten Blockgröße (16 KB) liegt die Leistung mit zunehmender IO-Tiefe zwischen 0.1 und 0.8 GiB/s. Dies zeigt eine klare Präferenz für größere Blockgrößen mit hohen IO-Tiefen für optimalen Durchsatz. Die Spitzenleistung wird bei großen Blockgrößen erreicht, was die Effizienz des Laufwerks bei der Verarbeitung großer Datenmengen unterstreicht.

Im Vergleich dazu erreichte der Solidigm P5336 einen ähnlichen maximalen Durchsatz von 4.3 GiB/s bei gleicher Blockgröße (1 MB), erreichte diese Leistung jedoch früher bei einer IO-Tiefe von 32 und hielt sie bei höheren IO-Tiefen konstant. Dies deutet auf eine etwas bessere Effizienz des Solidigm P5336 bei der Verarbeitung großer Blockgrößen in einem breiteren IO-Tiefenbereich hin.

Für einen besseren Vergleich haben wir ein Differenzdiagramm beider Laufwerke erstellt. Ein grünerer Block zeigt einen Vorteil der Dapustor SSD, während ein roter Block eine Schwäche anzeigt. Hier übertrifft die J5060 die P5336 bei der Blockgröße 128 KB, mit Ausnahme der IO-Tiefen 4 bis 8. Bei höheren IO-Tiefen mit Blockgrößen von 16 KB und 1 MB sind jedoch Durchsatzeinbußen zu verzeichnen, was auf eine geringere Effizienz in diesen Szenarien hindeutet.

Im Vergleich der sequentiellen Leselatenz weist die Solidigm P5336 über fast alle Blockgrößen und IO-Tiefen hinweg konstant eine geringere Latenz auf als die Dapustor J5060. Bei einer Blockgröße von 16 K wird der Unterschied mit zunehmender Warteschlangentiefe deutlicher: Die J5060 erreicht bei einer Tiefe von 2,329 K einen Spitzenwert von 128 μs, während die P5336 mit 1,365 μs niedriger bleibt. Bei 128 K liegt Solidigm erneut über die meisten Tiefen hinweg vorn, mit Ausnahme bei hoher Belastung (4,080 μs auf der J5060 gegenüber 5539 μs auf der P5336) bei Tiefe 128. Bei der Blockgröße von 1 M steigen die Latenzen bei beiden Laufwerken erwartungsgemäß an, die P5336 bleibt jedoch mit 29,138 μs gegenüber 29,512 μs bei der höchsten Warteschlangentiefe etwas besser kontrolliert.

 

GDSIO-Sequentielle Schreibleistung

Der Dapustor J5060 zeigt einen konstanten Schreibdurchsatz von 2.7 bis 2.8 GiB/s für Blockgrößen von 128 K und 1 M über alle IO-Tiefen hinweg (außer bei 128 K, 1 IO-Tiefe, wo 2.2 GiB/s erreicht wurden). Bei Blockgrößen von 16 K liegt die Leistung je nach IO-Tiefe zwischen 0.5 GiB/s und 1.4 GiB/s und erreicht bei höheren IO-Tiefen einen Spitzenwert von 1.4 GiB/s.

Im Vergleich dazu schneidet die Solidigm P5336 bei Blockgrößen von 128 KB und 1 MB mit einem Spitzenwert von 3.2 GiB/s besser ab. Auch bei kleineren Blockgrößen (16 KB) zeigt die Solidigm P5336 eine höhere Leistung und erreicht einen Spitzenwert von 1.4 GiB/s bei IO-Tiefen von 16 bis 64. Dies deutet darauf hin, dass die Solidigm P5336 bei kleineren Blockgrößen bei Schreibvorgängen etwas effizienter ist.

Betrachtet man die differenzielle Betrachtung, so zeigt sich eine größere Lücke zwischen der Dapustor J5060 und der Schreibleistung der Solidigm P5336. Unser Durchsatzvergleich zeigt, dass die J5060 in den meisten Bereichen hinter der P5336 zurückbleibt, insbesondere bei großen Blockgrößen (1 MB) über alle IO-Tiefen hinweg. Die Durchsatzverluste erreichen bei 0.5 IO-Tiefen -4 GiB/s. Zwar gibt es Leistungssteigerungen bei höheren IO-Tiefen mit 128 KB Blockgröße, diese reichen jedoch nicht aus, um die allgemeine Unterleistung auszugleichen.

Beim Vergleich der sequentiellen Schreiblatenz zwischen Dapustor J5060 und Solidigm P5336 zeigen beide Laufwerke bei kleineren Blockgrößen wie 16K ein ähnliches Verhalten, wobei Solidigm bei niedrigeren IO-Tiefen einen leichten Vorsprung hat, während Dapustor bei höheren Tiefen (64 und 128) aufholt. Bei 128K-Blockgrößen liegt Solidigm bei geringen Warteschlangentiefen erneut vorn, aber Dapustor bietet mit zunehmender IO-Tiefe konstant geringere Latenzen, was auf eine bessere Skalierung unter Last hindeutet. Bei 1M-Blockgrößen behält Solidigm jedoch einen klaren Latenzvorteil über alle IO-Tiefen hinweg und zeigt deutlich schnellere Reaktionszeiten bei hohen sequentiellen Schreiblasten. Insgesamt zeigt Solidigm eine konsistentere Leistung, während Dapustors Stärke bei mittelgroßen Blöcken und tieferen Warteschlangen deutlicher sichtbar ist.

FIO-Arbeitslastübersicht

Flexible I/O Tester (FIO) ist ein branchenübliches Benchmarking-Tool zur Messung der Leistung von Speichergeräten unter unterschiedlichsten Workload-Szenarien. FIO ist aufgrund seiner Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit bekannt und simuliert reale Bedingungen. Dadurch erhält man Einblicke in die Fähigkeiten und Leistungsgrenzen einer SSD. StorageReview nutzt FIO für umfassende Analysen und misst Durchsatz, Latenz und IOPS über Workload-Muster, Blockgrößen und Warteschlangentiefen hinweg.

Angewandte Arbeitslasten:

• 128K sequentielles Lesen und Schreiben
• 64 zufällige Lese- und Schreibvorgänge
• 16 zufällige Lese- und Schreibvorgänge
• 4 zufällige Lese- und Schreibvorgänge

Diese Workloads stellen ein breites Spektrum an Anwendungsfällen in Unternehmen dar, darunter große sequenzielle Übertragungen, intensive zufällige E/A-Vorgänge, die typisch für Datenbanken sind, und zufällige Zugriffe auf kleine Blöcke, die häufig in virtualisierten Umgebungen vorkommen.

Dieser Leistungsabschnitt fasst die Leistung des Dapustor J5060 bei wichtigen synthetischen Workloads zusammen, einschließlich sequentieller und zufälliger Lese-/Schreibvorgänge mit unterschiedlichen Blockgrößen und Warteschlangentiefen. Die Messwerte werden direkt aus der analysierten FIO-Ausgabe extrahiert und umfassen Bandbreite (MB/s), IOPS und Latenzperzentile bis zu 99.9999 %. Dies bietet Einblick in Durchsatz und Tail-Verhalten unter Last.

128K sequentielle Lese- und Schreibleistung

Der Dapustor J5060 bietet eine beeindruckende sequentielle Leseleistung bei 128 KB und erreicht 7.48 GB/s mit präziser Latenzkontrolle, selbst bei höheren Perzentilen. Im Vergleich zum Solidigm P5336 ist der Durchsatz des J5060 im Wesentlichen gleich (7.48 GB/s vs. 7.47 GB/s). Solidigm hat jedoch einen leichten Vorsprung bei der Latenzkonsistenz und weist eine geringfügig geringere Tail-Latenz auf.

Bei 128K sequentiellen Schreibvorgängen (QD16) erreicht der J5060 eine solide Leistung von 3,023 MB/s bei sehr geringer Latenz. Der Solidigm P5336 übertrifft diese Leistung jedoch deutlich und erreicht 3,364 MB/s, allerdings mit einer deutlich höheren Latenz, insbesondere im 99.99%-Perzentil (4.42 ms gegenüber den bemerkenswert niedrigen 0.70 ms von Dapustor). Dies deutet darauf hin, dass der J5060 ein besserer Kandidat für latenzempfindliche sequentielle Schreibvorgänge ist.

64K zufällige Lese- und Schreibleistung

Bei 64K Random Reads (QD256) überzeugt der Dapustor J5060 mit einem Durchsatz von knapp 7.4 GB/s und gut kontrollierter Latenz. Die Ergebnisse von Solidigm (7.47 GB/s) entsprechen dem gleichen Wert, wobei die maximale Latenz etwas besser ist. Beide Laufwerke liefern hier hervorragende Ergebnisse, mit minimalen praktischen Unterschieden.

Bei der Schreibleistung mit 64 KB Random schwächelt die J5060 deutlich. Der Durchsatz sinkt stark auf 534 MB/s, und die Latenz steigt deutlich an (742.39 ms bei 99.99 %). Im Vergleich dazu übertrifft die Solidigm P5336 die J5060 deutlich mit 857 MB/s und einer deutlich geringeren Latenz (221.24 ms bei gleichem Perzentil). Damit eignet sie sich deutlich besser für Anwendungen, die empfindlich auf Latenz und anhaltenden Schreibdurchsatz reagieren.

16K zufällige Lese- und Schreibleistung

Bei einer 16K-Random-Read-Arbeitslast (QD256) erzielt der Dapustor mit 453K IOPS und kontrollierter Latenz hervorragende Ergebnisse. Der Solidigm P5336 spiegelt diese Leistung im Wesentlichen wider und übertrifft den Dapustor bei der Latenz leicht (5.47 ms gegenüber 8.16 ms bei 99.99 %). Dies deutet auf eine etwas bessere Latenzkonsistenz des Solidigm bei intensiven Random-Read-Szenarien hin.

Die 16K-Random-Schreibleistung der Dapustor SSD sinkt deutlich auf 32K IOPS, und die Latenz steigt auf 181.4 ms (99.99 %). Auch hier übertrifft Solidigm das Dapustor-Laufwerk deutlich und liefert 51.7K IOPS und ein deutlich verbessertes Latenzprofil (71.8 ms bei 99.99 %). Dies unterstreicht den Vorteil von Solidigm bei latenzempfindlichen Random-Write-Workloads.

4K zufällige Lese- und Schreibleistung

Das 4K-Random-Read-Szenario ist ein Highlight für den Dapustor J5060 mit einer Spitzenleistung von über 1.69 Millionen IOPS bei QD256, kombiniert mit einer beeindruckend niedrigen Latenz. Im Vergleich dazu hinkt der Solidigm P5336 deutlich hinterher und erreicht nur 975 IOPS mit deutlich höherer Latenz in allen Perzentilen. Für intensives Random-Reading kleiner Blöcke ist der Dapustor J5060 eindeutig die bessere Wahl.

Leider lässt die 5060K-Schreibleistung der J4 stark nach und erreicht nur 131 MB/s und 31.9 K IOPS bei hoher Latenz (179.31 ms bei 99.99 %). Die Solidigm SSD bewältigt dieses Szenario deutlich besser und liefert 197 MB/s, 48 ​​K IOPS und eine deutlich geringere Latenz (68.7 ms bei 99.99 %). Obwohl auch die Solidigm Latenzspitzen aufweist, ist sie für anspruchsvolle 4K-Schreibaufgaben deutlich leistungsstärker.

Fazit

Die DapuStor J5060 ist eine QLC-SSD mit hoher Kapazität für Unternehmen, die für leseintensive Workloads entwickelt wurde, bei denen Speicherdichte und Kosten pro Terabyte Vorrang vor dauerhafter Schreibleistung haben. Mit Kapazitäten von bis zu 61.44 TB und einer PCIe Gen4-Schnittstelle eignet sie sich optimal für Umgebungen wie Content Delivery Networks, Cloud-Archive oder KI-Inferenzsysteme, die auf große sequenzielle Lesevorgänge und seltene Schreibvorgänge angewiesen sind.

Mit diesem Ziel vor Augen haben wir den J5060 verschiedenen Tests unterzogen, um seine Leistung in der Praxis zu prüfen, insbesondere im Vergleich zum Solidigm P5336. Der J5060 bietet eine solide sequentielle Leseleistung und eine hohe Speicherdichte, die sich in leseintensiven Umgebungen gut bewährt. In einigen Fällen, insbesondere bei geringeren IO-Tiefen und größeren Blockgrößen, übertrifft der J5060 den Solidigm P5336. Latenz und Durchsatz in diesen Szenarien zeigen, dass er speziell für die Effizienz beim Lesen großer Blöcke entwickelt wurde.

Die Leistung leidet jedoch deutlich unter der Schreibaktivität. Bei nahezu allen Schreibmetriken (einschließlich IOPS, Latenz und Durchsatz) schneidet der J5060 konstant unterdurchschnittlich ab. Diese Schwäche zeigt sich am deutlichsten unter sequentiellem Schreibdruck bei hohen IO-Tiefen und großen Blockgrößen, wo die Latenz relativ hoch ist und der Durchsatz abflacht. Selbst bei KI-bezogenen Checkpointing-Workloads startet der J5060 zwar stark, lässt aber schnell an Leistung nach, was auf Probleme mit der anhaltenden Schreibkonsistenz hindeutet.

Für Unternehmen mit leseintensiven, kapazitätsorientierten Anforderungen bietet der J5060 einen klaren Mehrwert, seine Einschränkungen machen ihn jedoch bei gemischten oder schreibintensiven Arbeitslasten schwieriger zu verkaufen.

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