LLM 存储延迟容忍度随 GPU 利用率阶梯式变化

LLM 推理的存储延迟容忍度并非随 GPU 利用率线性下降，而是以阶梯状方式变化。在较高的 GPU 利用率水平（约 90%）下，计算队列饱和，存储延迟成为关键瓶颈。这需要稳定、低延迟的存储响应，而不仅仅是高带宽，以避免 GPU 空闲时间并维持有效的计算。例如，使用 Mingxin FX100 和 480B 模型，增加并发性显著提高了首次令牌生成时间，凸显了存储性能在高利用率 AI 工作负载中的重要性。 AI

影响 优化存储基础设施对于高效的 LLM 推理至关重要，尤其是在高 GPU 利用率下，直接影响部署成本和性能。

排序理由 该条目详细介绍了 AI 推理工作负载中存储延迟的技术测量和分析，展示了来自特定报告和部署的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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• 480B
• DeepSeek-32B
• DeepSeek-70B
• DeepSeek R2
• Huawei Atlas 910B
• Mingxin FX100
• NVIDIA GPUDirect Storage
• NVM Express
• Qwen2.5-32B
• R1
• Rodalies Barcelona line R3
• Śniadecki

• 基础设施

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