Лучшие массивы хранения данных 2026 года: лидеры в области хранения данных с использованием ИИ и результаты аудита.

Обновлено 1 сентября 2026 г.: добавлены результаты MLPerf Storage v3.0: 19 участников, первый раунд охватывает обучение, контрольные точки и вывод результатов. Обновлены таблица проверенных результатов и раздел часто задаваемых вопросов.

Все крупные производители систем хранения данных заявляют о продаже лучших массивов хранения, и на протяжении многих лет показателем лучшего считалась самая высокая скорость. Практически ни один из них не предоставляет возможности для независимого тестирования. Dell, Everpure (ранее Pure Storage), VAST, Weka, IBM, NetApp и Huawei — все они заявляют о лидерстве в производительности, и почти все цифры, лежащие в основе этих заявлений, получены в результате собственных внутренних тестов производителя с пометкой «фактическая производительность может отличаться».

Эта страница создана для того, чтобы разобраться в этом. Мы разделяем данные о производительности хранилищ на три класса и соответствующим образом обозначаем каждое число на этой странице: проверенные результаты бенчмарков (MLPerf Storage, IO500, SPC-1, где поставщики предоставляют результаты в соответствии с опубликованными правилами), заявления поставщиков (технические характеристики и данные о выпуске без независимой проверки) и результаты лабораторных испытаний StorageReview (системы, которые мы тестировали сами). Если поставщик не позволяет нам протестировать свой массив, мы указываем это; отсутствие проверяемых данных является частью объяснения.

Лидеры в области хранения данных для ИИ.

Это поставщики, которые появляются в результатах поиска при создании кластера для обучения ИИ или неооблачной платформы. Мы не составляем их рейтинг, поскольку единого общепринятого показателя не существует. Однако мы можем предоставить каждому из них один и тот же набор данных: что представляет собой платформа, где она развернута под именем клиента, прошла ли она валидацию NVIDIA, есть ли у неё проверенные результаты бенчмарков, и какие из заявленных характеристик производительности остаются неподтвержденными. Если какой-либо поставщик появляется в новостях по любому из этих пунктов, мы обновляем его профиль.

Первые четыре компании — это специалисты по хранению данных, изначально разработанные для ИИ. Остальные — это признанные поставщики корпоративных решений для хранения данных с линейками продуктов на основе ИИ. Обе группы добиваются реальных внедрений; однако они предоставляют совершенно разное количество доказательств.

Данные VAST

Платформа: операционная система VAST AI, построенная на архитектуре DASE (Disaggregated, Shared-Everything). Контейнеры вычислений без сохранения состояния размещаются перед пулом NVMe-накопителей поверх NVMe-oF и предоставляют единое пространство имен для доступа к файлам, объектам и базам данных. Используются исключительно QLC-носители с буфером записи в память класса хранения.

В числе развернутых решений: CoreWeave, в рамках многолетнего соглашения на сумму 1.17 миллиарда долларов, объявленного в ноябре 2025 года, который VAST называет своим крупнейшим клиентом. VAST также был включен в расширение xAI Colossus Frontier AI Factory и обеспечивает работу вычислительных фабрик Mistral Compute AI, работающих на NVIDIA GB300 NVL72.

Подтверждение от NVIDIA: Сертифицированный партнер NVIDIA по запуску решений для хранения данных, а также подтверждено соответствие требованиям для DGX SuperPOD.

Результаты аудита: отсутствуют. Компания VAST никогда не предоставляла отчеты в MLPerf Storage.

Открытые заявления: Совместное заявление VAST и AMD о 9-кратном ускорении времени получения первого токена за счет разгрузки кэша ключ-значение на Instinct, основанное на тестировании поставщика. Акция серии F в апреле 2026 года с оценкой в ​​30 миллиардов долларов задает ожидания, но это не показатель производительности.

Наши репортажи за прошедший год:

• VAST и AMD заявляют о 9-кратном ускорении получения первого токена благодаря разгрузке кэша ключ-значение. (Июль 2026)
• Cloudera и VAST нацелены на решение проблемы нехватки ресурсов графического процессора. (Июль 2026)
• VAST обеспечивает работу фабрик искусственного интеллекта Mitral Compute на платформе GB300 NVL72. (Май 2026)
• VAST представляет свою операционную систему на основе агентного искусственного интеллекта. (Февраль 2026)
• VAST Amplify стремится создать ощущение, что существующие SSD-накопители в 6 раз больше по объему. (Jan 2026)
• VAST представляет архитектуру вывода, изначально разработанную для DPU. (Jan 2026)

ВЕК

Платформа: NeuralMesh, программно-определяемая параллельная файловая система, ранее известная как WekaFS, продающаяся как в виде программного обеспечения, так и в виде устройств WEKApod. NeuralMesh Axon встраивает ту же плоскость данных в серверы с графическими процессорами, поэтому локальные NVMe-накопители подключаются к кластеру, а не простаивают.

Идентифицированные развертывания: Nebius использует NeuralMesh в качестве премиального уровня своего облака ИИ. Andromeda стандартизировала использование NeuralMesh примерно у 50 поставщиков графических процессоров в июле 2026 года. WEKA также входит в состав многовендорной платформы CoreWeave.

Сертификация NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ, прошедший сертификацию DGX SuperPOD и BasePOD.

Результаты аудита: компания WEKA представила свои данные в MLPerf Storage v1.0 в сентябре 2024 года, но не представила их в v2.0 в августе 2025 года. Ее последние проверенные данные устарели на целое поколение.

Открытые заявки: заявленная производительность WEKApod 3 с NeuralMesh 6 составляет 1.1 ЭБ и 10.2 ТБ/с в одной стойке. Данные предоставлены поставщиком, но отсутствуют подтвержденные аудиторскими проверками данные.

Важная информация: HPE прекратила партнерские отношения с WEKA, Qumulo и Scality в ноябре 2025 года, поэтому WEKA больше не выходит на покупателей через канал HPE.

Наши репортажи за прошедший год:

• В Andromeda стандартизирована технология NeuralMesh для более чем 50 поставщиков графических процессоров. (Июль 2026)
• WEKApod 3 преодолевает барьер в один стоечный эксабайт. (Июль 2026)
• Технология NeuralMesh AIDP стала общедоступной. (Мар 2026)
• NeuralMesh интегрируется с NVIDIA STX для использования памяти при выполнении инференции. (Мар 2026)
• Платформы нового поколения WEKApod Prime и Nitro (Ноябрь 2025)

DDN

Платформа: две линейки. EXAScaler, параллельная файловая система на основе Lustre, используемая в устройствах AI400X3 и AI400X3M, отвечает за обучение. Infinia, платформа на основе объектно-ориентированного программирования (KE-D) с поддержкой многопользовательского доступа и POSIX, добавленная в версии 2.4, ориентирована на задачи вывода и задачи создания фабрик ИИ.

Примеры успешных развертываний: xAI Colossus, анонсированный в ноябре 2024 года и имеющий 200 000 графических процессоров, на платформах EXAScaler и Infinia. DDN также располагает обширным списком установок в национальных лабораториях и высокопроизводительных вычислительных системах, созданных еще до начала цикла развития ИИ.

Подтверждение NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ, прошедший проверку DGX SuperPOD.

Результаты аудита: Да, и они актуальны. В MLPerf Storage v2.0 AI400X3 показал скорость 120.68 ГБ/с в сети 3D U-Net на нескольких узлах и обрабатывал контрольные точки Llama3-8b со скоростью чтения 30.6 ГБ/с и записи 15.3 ГБ/с с устройства высотой 2U. Судя по всему, DDN является самым сильным представителем в этом списке.

Открытые претензии: ускорение кэша ключ-значение с помощью NVIDIA Dynamo, подтвержденное совместно с Nebul, а не независимой организацией.

Наши репортажи за прошедший год:

• Компания DDN представит модель AI400X3M на выставке ISC 2026. (Июнь 2026)
• В Infinia 2.4 добавлена ​​поддержка многопользовательского режима и POSIX. (Июль 2026)
• DDN и Nebul подтверждают эффективность ускорения кэша KV. (Июль 2026)

Компания DDN лидировала в тесте MLPerf Storage v2.0 по показателям плотности производительности, но не участвовала в раунде v3.0.

Хаммерспейс

Платформа: Глобальная платформа данных Hammerspace и уровень 0, которая преобразует локальные NVMe-накопители, уже находящиеся внутри серверов с графическими процессорами, в общую емкость, поддерживающую создание контрольных точек. Она построена на стандартах, параллельной NFS (NFS 4.2 с FlexFiles) и работает на обычных серверах, а не на проприетарном устройстве. Фотографировать устройство Hammerspace невозможно, в этом и заключается смысл архитектуры.

Описанные развертывания: Meta задокументировала развертывание Hammerspace на двух кластерах H100 с 24 576 графическими процессорами в своем собственном инженерном блоге. Это наиболее подробное описание развертывания крупномасштабного хранилища для ИИ от любого поставщика на этой странице, поскольку оно было составлено оператором, а не поставщиком.

Подтверждение NVIDIA: отсутствует. Компания Hammerspace не имеет сертификатов DGX SuperPOD, DGX BasePOD, эталонной архитектуры NCP или сертификата NVIDIA Certified Storage.

Результаты аудита: Да, как в MLPerf Storage v1.0, так и в v2.0. В версии 2.0 уровень 0 обеспечил скорость 420.8 ГБ/с по сети 3D U-Net на пяти узлах при загрузке ускорителей 96.4%, обрабатывая данные 140 смоделированных H100. Hammerspace имеет лучшие показатели участия в аудите в этом списке и самые слабые результаты проверки NVIDIA, что является полной противоположностью почти всем остальным.

Наше освещение событий: Компания Hammerspace не проходила тестирование в лаборатории StorageReview, и наши последние публикации весьма скудны. Это недостаток с нашей стороны, а не критика платформы.
Компания Hammerspace, представившая версию 2.0, также не прошла отбор на версию 3.0.

Dell Technologies

Платформа: Три компонента, ориентированные на разные этапы производственного процесса. PowerScale — это масштабируемая линейка NAS-серверов с полностью флэш-памятью серии F. ObjectScale — это уровень S3, который в 2026 году получил поддержку S3 поверх RDMA и разгрузку кэша ключ-значение. Lightning File System — это новая параллельная файловая система, которая стала общедоступной в апреле 2026 года и является конкурентом DDN, VAST и WEKA.

Идентифицированные развертывания: Нам не удалось подтвердить наличие крупномасштабного развертывания для обучения ИИ на хранилищах Dell. Наиболее конкретным публичным примером является Subaru, которая использует лабораторию ИИ для обеспечения безопасности водителей на платформе PowerScale. Для поставщика такого размера это разительный разрыв по сравнению с успехами неооблачных решений, о которых заявляют поставщики решений, изначально разработанных для ИИ.

Подтверждение от NVIDIA: NVIDIA стала партнером по запуску программы Certified Storage, а PowerScale получила сертификацию в рамках программы NVIDIA Cloud Partner в июле 2025 года.

Результаты проверки: отсутствуют. Компания Dell никогда не предоставляла данные для тестирования MLPerf Storage.

Открытые претензии: Dell называет Lightning самой быстрой в мире параллельной файловой системой на основе внутреннего анализа и указывает производительность хранилища Exascale в несколько ТБ/с на стойку. Обе претензии находятся в списке ниже. Практическое замечание для покупателей: Lightning уже доступен в открытом доступе, но его использование ограничено заводскими сборками, и большинство читателей не увидят его в стандартном коммерческом предложении.

Наши репортажи за прошедший год:

• Компания Dell сохраняет лидирующие позиции в рейтинге Gartner MQ 2026 для корпоративных систем хранения данных. (Август 2026)
• ObjectScale достигает объема 9.83 ПБ в форм-факторе 2U с твердотельными накопителями Kioxia емкостью 245 ТБ и поддержкой S3 через RDMA. (Август 2026)
• В первом квартале Dell превзошла по продажам остальные пять ведущих компаний IDC вместе взятые по объему продаж внешних накопителей. (Июль 2026)
• Внутри PowerStore Gen 3 выполняется сброс (Май 2026)
• Файловая система Lightning и эксаскейловые хранилища на конференции GTC 2026 (Мар 2026)
• Наш обзор PowerEdge R5715 — 2U-сервера с расширенными возможностями хранения данных, который мы протестировали на практике. (Мар 2026)

ВПО

Платформа: Alletra Storage MP, разделенная на B10000 для блочного хранения и X10000 для объектного, а также GreenLake для файлового хранения. HPE также продает вычислительные ресурсы и сетевое оборудование, что и составляет большую часть поставок ее систем хранения данных для искусственного интеллекта.

Именованные развертывания: сборки Sovereign AI и AI Factory, где HPE предоставляет полный стек. Нет ни одного именованного неооблачного решения, сравнимого с примерами VAST, WEKA или DDN, приведенными выше.

Сертификация NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ, прошедший сертификацию DGX BasePOD и SuperPOD.

Результаты аудита: HPE присутствует в MLPerf Storage v1.0 и v2.0, что ставит её впереди Dell, NetApp и Everpure по количеству участников. Однако внимательно изучите данные по файловым системам: лучшие результаты HPE по файловым системам были получены в результате совместной работы с WEKA, а HPE прекратила это партнерство, а также сотрудничество с Qumulo и Scality, в ноябре 2025 года. Эти результаты больше не соответствуют продукту, который HPE может продать вам сегодня.

Наши обзоры за прошедший год: Мы протестировали платформу Alletra на практике.

• Компания HPE сохраняет лидирующие позиции в рейтинге Gartner MQ 2026 для корпоративных систем хранения данных. (Август 2026)
• Alletra Storage MP B10000 с поддержкой NIST CSF 2.0: результаты наших практических испытаний. (Июнь 2026)
• Система хранения Alletra Storage MP X10000 с узлом Data Protection Accelerator (Февраль 2026)
• CloudCasa добавляет поддержку Kubernetes DR для B10000. (Июнь 2026)
• MLPerf Storage v3.0: 345.8 ГиБ/с в сети 3D U-Net с K3000, один из двух поставщиков на этой странице, представивших результаты в этом раунде.

IBM

Платформа: IBM Storage Scale, параллельная файловая система, унаследовавшая черты GPFS, продается как в виде программного обеспечения, так и в виде устройств Storage Scale System, а Fusion адаптирует ее для Kubernetes и конвейеров искусственного интеллекта.

Идентифицированные развертывания: Часть многовендорной стековой архитектуры CoreWeave. IBM Cloud также создает выделенный кластер HGX B300 для вывода данных стоимостью 240 миллионов долларов совместно с Together AI, анонсированный в августе 2026 года, хотя уровень хранения данных пока не раскрыт.

Подтверждение от NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ.

Проверенный результат: Да, в MLPerf Storage v2.0, включая нагрузку с контрольными точками, Storage Scale показал скорость чтения 656.7 ГиБ/с на модели Llama 3.1 1T. Восстановление контрольных точек — это показатель, определяющий, какая часть обучающего запуска на граничных условиях будет потеряна из-за сбоя, и очень немногие поставщики опубликовали проверенные данные по этому показателю.

Нерешенные вопросы: В категории самых быстрых массивов нет ничего выдающегося. IBM позиционирует Storage Scale как систему, ориентированную на масштабируемость и интеграцию, а не на рекордную пропускную способность.

Наши репортажи за прошедший год:

• IBM сохраняет лидирующие позиции в рейтинге Gartner MQ 2026 для корпоративных систем хранения данных. (Август 2026)
• IBM и Together AI инвестировали 240 миллионов долларов в специализированный кластер HGX B300 для выполнения инференций. (Август 2026)
• IBM представляет хранилище данных с учетом содержимого для рабочих нагрузок RAG. (Апрель 2026)
• Система FlashSystem нового поколения с агентным искусственным интеллектом (Февраль 2026)
• Система масштабируемого хранения данных Storage Scale System 6000, унифицированное хранилище для ИИ и высокопроизводительных вычислений. (Ноябрь 2025)
• Наш обзор IBM FlashSystem 5300, практическое тестирование компактной системы IBM и полезная информация о работе более крупных систем. (Сентябрь 2024)

Everpure (ранее Pure Storage)

Платформа: FlashBlade//EXA — это платформа с поддержкой ИИ, разделяющая пути метаданных и данных, благодаря чему плоскость данных масштабируется независимо. FlashBlade//S и FlashArray охватывают остальные сегменты. Everpure производит собственные модули DirectFlash, а не покупает готовые SSD-накопители, поэтому ее показатели плотности и ресурса не соответствуют показателям остального рынка. Компания официально стала Everpure 23 февраля 2026 года.

Именованные развертывания: Часть многовендорного стека CoreWeave. Нам не удалось подтвердить наличие именованного развертывания для обучения ИИ именно на FlashBlade//EXA.

Подтверждение от NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ.

Проверенный результат: Отсутствует заявка на использование MLPerf Storage, но Everpure — единственный поставщик, у которого есть актуальный проверенный результат вне рамок MLPerf. Ему принадлежит рекорд SPECstorage Solution 2020_ai_image по количеству заданий AI Jobs (6,300), опубликованный 17 февраля 2026 года. Другой бенчмарк, другая модель рабочей нагрузки, но это реальная заявка, поданная в соответствии с опубликованным набором правил и прошедшая проверку, и она учитывается.

Заявленные характеристики: FlashBlade//EXA позиционируется как самая высокопроизводительная в отрасли платформа для хранения данных, с прогнозируемой пропускной способностью более 10 ТБ/с в одном пространстве имен. Прогнозируемые, а не измеренные показатели.

Наши репортажи за прошедший год:

• Компания Everpure второй год подряд возглавляет рейтинг Gartner MQ за 2026 год по обеим осям. (Август 2026)
• Компания Everpure запускает Data Stream для корпоративных конвейеров обработки данных в области искусственного интеллекта. (Июнь 2026)
• Усовершенствования в области анализа данных и корпоративного облака данных (Июнь 2026)
• Тестирование Emulex SecureHBA с использованием Everpure XL130 R5 — это не тест производительности ИИ, а практическое тестирование оборудования Everpure. (Мар 2026)
• MLPerf Storage v3.0 (сентябрь 2026 г.): первая попытка, скорость записи контрольных точек 877.5 ГиБ/с и скорость чтения 833 ГиБ/с на FlashBlade//EXA, плюс скорость чтения KV-кэша 1,623 ГиБ/с — самые высокие показатели по скорости записи контрольных точек и скорости вывода данных в этом раунде. Полное покрытие версии 3.0.

NetApp

Платформа: AFX, анонсированная в октябре 2025 года, представляет собой дезагрегированную полностью флэш-память ONTAP, созданную для конвейеров обработки данных в области искусственного интеллекта, с интегрированным поверх неё механизмом обработки данных для ИИ. AIPod — это эталонный дизайн, проверенный NVIDIA.

Идентифицированные развертывания: Подтвержденных в масштабах обучения ИИ нет. Наиболее достоверными общедоступными артефактами являются проверенные архитектуры, а не названия клиентов, включая проекты FlexPod AI, разработанные совместно с Cisco в июне 2026 года.

Подтверждение от NVIDIA: NVIDIA — партнер по запуску программы сертифицированных хранилищ, имеющий сертификат DGX SuperPOD.

Результаты проверки: отсутствуют. Компания NetApp никогда не отправляла данные в MLPerf Storage.

Наши репортажи за прошедший год:

• Компания NetApp сохраняет лидирующие позиции в рейтинге Gartner MQ 2026 для корпоративных систем хранения данных. (Август 2026)
• HCLTech объединяет Keystone и U4X для создания хранилищ данных для ИИ с оплатой по факту использования. (Август 2026)
• Компания NetApp приобрела DataPelago для обработки данных с помощью графических процессоров. (Июль 2026)
• StorageGRID 12.1 добавляет федеративное пространство имен и скорость до 12 ТБ/с. (Июнь 2026)
• FlexPod протестировала архитектуры искусственного интеллекта совместно с Cisco. (Июнь 2026)
• Запуск AFX (Октябрь 2025)

Заметка о Huawei

Компания Huawei продемонстрировала самую высокую абсолютную пропускную способность в MLPerf Storage v2.0 — 698 ГиБ/с в сети 3D U-Net на двух узловом хранилище OceanStor A800 форм-фактора 8U, подающем данные на 255 смоделированных устройств H100. Эта цифра указана в приведенной ниже таблице. Мы не включаем её в профили лидеров, поскольку она не является практичной покупкой для покупателей в США, Европе или большинстве рынков, представленных на этой странице. Цифра реальна; доступность — нет. В магическом квадранте Gartner 2026 года наблюдается аналогичный баланс с другой стороны, Huawei остаётся в квадранте лидеров благодаря преимуществам OceanStor за пределами Северной Америки.

Что говорят аналитики

Рейтинг аналитиков представляет собой отдельный вид доказательств: это не проверенный эталон, а независимая оценка реализации и видения, что ближе к тому, как эти системы фактически приобретаются. В магическом квадранте Gartner 2026 года для корпоративных платформ хранения данных те же шесть поставщиков занимают позиции лидеров, что и в прошлом году: Everpure, Huawei, HPE, NetApp, Dell и IBM, при этом Everpure второй год подряд занимает первое место по способности к реализации и по полноте видения. Для этой страницы важны два важных момента. Gartner оценивает основной рынок хранения данных и отслеживает рынок высокопроизводительных файловых и объектных решений в отдельных исследованиях, где представлены вышеупомянутые специалисты по ИИ, поэтому их отсутствие в квадранте является границей категории, а не вердиктом. И когда шесть из восьми оцениваемых поставщиков получают звание лидера, само это звание мало что говорит покупателям; относительные позиции несут в себе сигнал.

Что бы изменило этот список?

Четыре фактора, в порядке убывания их значимости. Поставщик предоставляет нам доступ к тестированию своей платформы по нашей методологии, будь то оборудование, которое мы можем разместить сами, или доступ к более крупной развертываемой системе. Поставщик участвует в текущем аудите, например, MLPerf Storage или SPECstorage. Оператор, а не поставщик, документирует развертывание, как это сделала Meta с Hammerspace. Или поставщик теряет статус или партнерство, от которых зависит его текущее позиционирование, как это произошло после разделения WEKA и HPE, изменившего подход обеих компаний к покупателям ИИ. Мы обновляем профили по мере возникновения таких ситуаций.

Что на самом деле показывают проверенные контрольные показатели

В 2026 году гонка за производительность хранилища фактически разворачивается в сегменте обучения ИИ и неооблачных провайдеров, предоставляющих эту услугу, и именно в этом сегменте есть проверенный и надежный бенчмарк: MLCommons MLPerf Storage. Текущий опубликованный раунд — версия 3.0 (сентябрь 2026 г.), в нем приняли участие 19 организаций, представивших результаты, и получено 143 результата. Впервые бенчмарк охватывает весь конвейер ИИ: пропускную способность обучения, контрольные точки и два новых теста вывода (база данных векторов и кэш ключ-значение), а также поддержку объектного хранилища S3, которое использовала примерно шестая часть участников. Поскольку в версии 3.0 смоделированные ускорители были перенесены с H100 на B200, результаты не сопоставимы с предыдущими раундами. MLPerf Storage не определяет единственного победителя; разные системы демонстрируют разные рабочие нагрузки и показатели.

Система	Результаты аудита (MLPerf Storage v3.0)	Класс
Everpure FlashBlade//EXA	Скорость записи контрольных точек: 877.5 ГиБ/с, скорость чтения: 833 ГиБ/с на 30 узлах данных; скорость чтения кэша ключ-значение: 1,623 ГиБ/с.	Лидер контрольных точек и вывода
YanRongTech F9000X	543.9 ГиБ/с по 3D U-Net, обеспечивающей передачу данных на 99 смоделированных ускорителей B200.	Представлена ​​наивысшая пропускная способность обучения.
TuringData F9200	541.5 ГиБ/с в сети 3D U-Net с трех узлов хранения; скорость чтения Checkpoint-70B составляет 539.9 ГиБ/с, а скорость записи — 307.1 ГиБ/с.	Новичок в области плотности производительности
Управляемый блеск Azure	Скорость записи контрольных точек 642.2 ГиБ/с из управляемого облачного развертывания объемом 4,096 ТиБ.	Представлена ​​первая гипермасштабная облачная услуга.
NVIDIA AIStore	20 заявок на использование объектного хранилища S3 в OCI, AWS и GCP.	Объектное хранилище в контексте параллельных файловых систем

В сегменте высокопроизводительных вычислений (HPC) список IO500 (издание ISC 2026) возглавляет компания Sugon ParaStor на SCNet с измеренной пропускной способностью 26 888 ГиБ/с на 500 клиентских узлах, при этом системы Intel DAOS (Argonne Aurora, LRZ) занимают несколько верхних позиций, а Weka представлена ​​через Samsung SSC-24. Смена версии 3.0 столь же важна, как и цифры: лидеры по пропускной способности версии 2.0 — DDN, Huawei, Hammerspace и Lightbits — в этом раунде не участвовали, в то время как 11 компаний, впервые подавших заявки, появились в списке, среди них Azure и NVIDIA. Полный анализ в нашем обзоре MLPerf Storage v3.0.

Кто на самом деле обеспечивает работу неооблачных сред?

Успехи в развертывании не являются эталонными показателями, но они наглядно демонстрируют, что именно приобретают операторы, когда производительность становится их приоритетом. Следует отметить, что крупнейшие предприятия по производству решений для искусственного интеллекта являются многопрофильными; ни одна компания, занимающаяся хранением данных, не владеет этими площадками полностью.

AI Облако	Память	Описание
CoreWeave	VAST Data (плюс WEKA, DDN, IBM Storage Scale, Everpure в составе стека)	Многолетнее соглашение на сумму 1.17 миллиарда долларов, ноябрь 2025 года, крупнейший клиент VAST.
xAI Колосс	DDN EXAScaler и Infinia, а также VAST Data, добавленные в дополнении Frontier AI Factory.	Компания DDN объявила в ноябре 2024 года о выпуске 100 000 графических процессоров; поддержка продуктов от разных производителей начнётся в конце 2025 года.
Небиус	WEKA NeuralMesh	Премиум-уровень облачной платформы Nebius AI Cloud будет анонсирован в июне 2025 года.
Вместе ИИ	Облачные решения IBM (системы HGX B300)	Сделка на 240 миллионов долларов была объявлена ​​в августе 2026 года; информация о слое хранения данных пока не разглашается.

Система отслеживания претензий

Это текущие заявления о «самой высокой скорости» в сегменте хранения данных для ИИ. Ни одно из них не было независимо подтверждено, и каждое из них снабжено сноской от поставщика, указывающей на результаты внутренних испытаний.

Претензия поставщика	Номер регистрации	Статус
Everpure FlashBlade//EXA, «самая высокопроизводительная платформа для хранения данных в отрасли» (март 2025 г.)	Прогнозируемая скорость чтения более 10 ТБ/с в одном пространстве имен.	Прогноз поставщика; данные не были проверены.
Файловая система Dell Lightning, «самая быстрая в мире параллельная файловая система» (выпуск запланирован на апрель 2026 г.)	По данным внутреннего анализа Dell, скорость до 150 ГБ/с на одну стойку.	Претензия поставщика; отсутствует проверенная документация.
Системы хранения данных Dell Exascale (GTC 2026)	До 6 ТБ/с на стойку	Претензия поставщика; отсутствует проверенная документация.
Huawei OceanStor Dorado нового поколения (сентябрь 2024 г.)	По техническим характеристикам, максимальная производительность составляет 100 миллионов операций ввода-вывода в секунду при задержке 0.03 мс.	Технические характеристики производителя; тест Omdia, проведенный по заказу Huawei, показал устойчивую производительность 2.58 млн операций ввода-вывода в секунду при 70 микросекундах на реальной рабочей нагрузке Oracle RAC, что является полезной проверкой соответствия максимальным значениям, указанным в технических характеристиках.
WEKA, WEKApod 3 с NeuralMesh 6, заявленная емкость в эксабайт в одной стойке (июль 2026 г.)	1.1 ЭБ и 10.2 ТБ/с в одной стойке	Заявление поставщика: компания WEKA последний раз отправляла отчеты в MLPerf Storage в версии 1.0 и пропустила версию 2.0.
VAST Data и AMD: разгрузка кэша KV на платформе Instinct (июль 2026 г.)	В 9 раз быстрее получение первого токена	Совместное тестирование поставщиков; компания VAST никогда не представляла свои результаты в MLPerf Storage.
DDN и Nebul, ускорение кэша ключ-значение с помощью NVIDIA Dynamo (июль 2026 г.)	Заявленное производителем ускорение при выполнении задач вывода	Проверка партнером, а не независимый аудит; у DDN есть актуальные результаты MLPerf Storage v2.0.

Что же случилось с SPC-1?

SPC-1 был общепринятым отраслевым эталоном для блочных хранилищ, и сейчас он находится в полузабвении: американские производители фактически отказались от него примерно в 2018 году, оставив лидерский рейтинг, в котором доминируют китайские поставщики. Текущий признанный рекорд не является широко цитируемым результатом Huawei. ExponTech WDS V3 удерживает наивысший признанный результат — 27.2 миллиона операций ввода-вывода в секунду по стандарту SPC-1 (принят в ноябре 2023 года), опережая Inspur с 23.0 миллионами, а знаменитые 21.0 миллиона от Huawei в 2020 году сейчас находятся на четвертом месте. Более высокий результат FlashNexus — 30.0 миллионов операций ввода-вывода в секунду — находится на рассмотрении с февраля 2025 года, и мы не будем считать его рекордом, пока этого не сделает Совет по производительности хранилищ.

Как работает эта страница

Три правила. Во-первых, каждое число обозначено классом подтверждения: проверенная заявка, заявление поставщика или измерение StorageReview. Во-вторых, мы не повторяем превосходные степени, для которых не можем найти подтверждения в актуальных данных; несколько известных заявлений о «самых быстрых» решениях на этой странице устарели на несколько лет и отмечены соответствующим образом. В-третьих, путь к подтвержденной части этой страницы открыт для любого поставщика: отправьте заявку в MLPerf Storage или IO500, или предоставьте нам доступ для тестирования по нашей стандартной методологии. Эта страница охватывает только ИИ и неооблачные хранилища. Основные корпоративные блочные и файловые хранилища, а также хранилища для малого и среднего бизнеса, получают свои собственные страницы, а не включены сюда, поскольку доступные подтверждения в каждом сегменте различны. Мы обновляем профили лидеров по мере появления новостей и проводим полную проверку при публикации нового проверенного раунда.

Часто задаваемые вопросы о самых быстрых хранилищах

Какой самый быстрый массив хранения данных в мире?

Единого подтвержденного ответа нет, и любой, кто его дает, ссылается на поставщика. Согласно проверенным данным по состоянию на сентябрь 2026 года: FlashBlade//EXA от Everpure показала самый высокий показатель скорости записи контрольных точек в MLPerf Storage v3.0 — 877.5 ГиБ/с, F9000X от YanRongTech лидирует по пропускной способности при обучении — 543.9 ГиБ/с, Sugon ParaStor возглавляет список IO500 по пропускной способности, а ExponTech удерживает признанный рекорд SPC-1 по количеству операций ввода-вывода в секунду (IOPS). Самые высокие заявленные показатели, включая прогнозы Dell по производительности Exascale Storage на стойку, остаются независимыми неподтвержденными.

Какое хранилище данных является самым быстрым для обучения ИИ?

По результатам проверки MLPerf Storage v3.0, единственного проверенного бенчмарка для хранилищ ИИ, лидерами по пропускной способности обучения являются YanRongTech, TuringData и UBIX, в то время как Everpure лидирует по использованию контрольных точек и кэша ключ-значение, а Azure лидирует среди облачных сервисов. По тому, что используют крупнейшие операторы ИИ, VAST, DDN и WEKA доминируют в сегменте неооблачных решений, хотя ни одна из этих трех компаний не представила результаты проверки v3.0. Оба типа доказательств представлены выше с соответствующими обозначениями.

Почему существует так мало независимых сравнительных тестов корпоративных массивов данных?

Поскольку большинство поставщиков корпоративных систем хранения данных по условиям контрактов запрещают публикацию результатов бенчмарков, а основные производители массивов отказались от ранее используемых ими публичных бенчмарков, в частности SPC-1, примерно в 2018 году, поставщики, работающие с ИИ, частично изменили эту тенденцию, поскольку участие в MLPerf Storage стало обязательным условием продаж. Мы обновляем эту страницу по мере публикации новых проверенных результатов.