Sistema de armazenamento de alto desempenho ParaStor F9000 da Sugon, da China, quebra recordes em ambas as listas do IO500
2026-06-25 15:41
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Em 24 de junho, na Conferência Internacional de Computação de Alto Desempenho (ISC 2026) realizada em Hamburgo, Alemanha, a mais recente lista global de desempenho de armazenamento IO500 foi oficialmente divulgada. O sistema de armazenamento totalmente flash ParaStor F9000, desenvolvido de forma independente pela Sugon, da China, ficou em primeiro lugar em ambas as listas principais — nós completos de produção e 10 nós —, estabelecendo novos recordes mundiais, demonstrando que a capacidade de E/S dos sistemas de armazenamento de alto desempenho nacionais em cenários de computação de alto desempenho e inteligência artificial entrou na vanguarda global.

O IO500 é voltado para tarefas intensivas em dados de computação de alto desempenho e IA, avaliando principalmente a capacidade de leitura e gravação de dados, processamento de metadados, acesso concorrente e taxa de transferência geral do sistema de armazenamento sob cargas reais. Diferente de testes que analisam apenas o desempenho máximo de ponto único, a lista de produção enfatiza se o sistema já está em operação contínua em um ambiente de produção real, se possui design redundante, capacidade de serviço estável e suporte sustentado para cargas de trabalho. O ParaStor F9000, ao liderar simultaneamente as listas de nós completos de produção e 10 nós, significa que ele não apenas alcançou alto desempenho em cenários de implantação em larga escala, mas também manteve alta eficiência em escalas menores de nós.

O segredo desse resultado não é apenas "ser rápido", mas sim validar o desempenho do armazenamento de alto desempenho em ambientes de negócios reais. Treinamento de grandes modelos, computação científica, simulação e análise, e processamento massivo de dados geram solicitações intensivas de E/S. Se o sistema de armazenamento não acompanhar o ritmo de leitura e gravação de dados do cluster de computação, GPUs, CPUs e recursos de rede ficarão ociosos, reduzindo a taxa de utilização de todo o sistema de computação. O ParaStor F9000 é projetado exatamente para esse tipo de problema: em condições de clusters com dezenas de milhares de placas, acesso concorrente intenso e operação contínua de longo prazo, fazer com que a capacidade de fluxo de dados corresponda à escala de computação.

O ParaStor F9000 da Sugon, da China, adota uma arquitetura distribuída totalmente flash, com hardware e software desenvolvidos de forma independente em toda a pilha, e coordena-se com os sistemas de computação e rede. O armazenamento totalmente flash oferece menor latência e maior capacidade de concorrência, enquanto a arquitetura distribuída ajuda a manter a taxa de transferência e a estabilidade após a expansão dos nós. Para clusters de treinamento de IA, parâmetros de modelo, amostras de treinamento, arquivos de checkpoint e resultados intermediários exigem leitura e gravação frequentes, e a largura de banda, latência e capacidade de processamento de metadados do sistema de armazenamento afetam diretamente a eficiência do treinamento.

A lista de nós completos de produção se aproxima mais do ambiente de implantação real de grandes centros de computação, enquanto a lista de 10 nós reflete melhor a eficiência arquitetônica do sistema em uma escala limitada. O ParaStor F9000 conquistar o primeiro lugar em ambas as listas indica que seu desempenho não depende apenas do acúmulo de nós, mas sim de capacidades abrangentes em escalonamento de software, distribuição de dados, estratégias de cache, recuperação de falhas e controle de concorrência. Para o armazenamento de alto desempenho nacional, isso tem um significado de engenharia maior do que liderar em indicadores individuais.

O valor de inovação científica e tecnológica se reflete em três níveis. Primeiro, o sistema de armazenamento de alto desempenho nacional quebrou recordes em listas internacionais de referência, validando a viabilidade da arquitetura desenvolvida de forma independente na competição global de armazenamento de alto desempenho. Segundo, o resultado corresponde a infraestruturas essenciais de IA e computação de alto desempenho, não a um avanço isolado em hardware de consumo. Terceiro, o sistema já está em operação em clusters reais de grande escala, fornecendo uma solução de armazenamento subjacente replicável para treinamento de grandes modelos, computação científica, simulação industrial e análise de dados.

O armazenamento de alto desempenho tem sido uma das principais deficiências na infraestrutura de computação. Os chips de computação determinam o limite superior da capacidade de computação, a rede determina a eficiência de coordenação entre nós, e o armazenamento determina se os dados podem ser fornecidos de forma contínua, estável e rápida ao sistema de computação. Com a crescente escala de parâmetros de grandes modelos, dados de treinamento e dados de computação científica, o sistema de armazenamento passou de um equipamento de suporte nos bastidores para uma das capacidades essenciais da plataforma de computação. O ParaStor F9000 da Sugon, da China, ao liderar ambas as listas do IO500 e quebrar recordes, preencheu a lacuna de validação de desempenho de armazenamento de alto desempenho na infraestrutura de computação nacional.

Esse resultado também mostra que a cadeia industrial de computação de alto desempenho da China está passando de avanços em dispositivos isolados para uma coordenação em nível de sistema. Para que o armazenamento de alto desempenho entre verdadeiramente na vanguarda global, é necessário ter simultaneamente design de hardware, sistema de arquivos distribuído, escalonamento de clusters, adaptação de rede, engenharia de confiabilidade e capacidade de operação e manutenção de longo prazo. O ParaStor F9000, ao conquistar o primeiro lugar em ambas as listas durante a ISC 2026, fornece uma nova amostra emblemática para o armazenamento de alto desempenho nacional no sistema internacional de avaliação técnica. Os efeitos de aplicação subsequentes ainda precisam ser continuamente testados em clusters de IA de maior escala e em mais cenários industriais.

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