2025 年 8 月，全球权威 AI 性能基准评测组织 MLCommons® 公布最新一轮 MLPerf® Storage v2.0 基准测试结果。紫光股份旗下新华三集团发布的新一代高性能分布式融合存储 Polaris X20000，以单节点 158.92 GB/s、集群总带宽突破 476.752 GB/s 的优异成绩，登顶高性能 RoCE AI 存储解决方案榜首。

新华三Polaris X20000登顶MLPerf高性能RoCE AI存储解决方案榜首

ScaleFlux CSD5000 为 Polaris X20000 提供了关键存储技术支撑。通过数据路径优化、IO 调度加速与并发处理增强，系统在大规模 AI 训练中依然能够保持高效稳定，实现端到端算力与数据供给的充分释放。

高效支撑大规模 AI 训练

在大规模 AI 训练中，存储系统的数据供给能力直接影响 GPU 利用率和训练效率。ScaleFlux 聚焦盘侧优化，引入创新的透明压缩技术，并通过优化数据路径、减少写放大，有效提升存储性能与效率：

• 高效写入与持续带宽：在大模型训练及 Checkpoint 场景下稳定提供数据，确保训练过程不中断。

• 极简系统落地：减少对主机缓存和 CPU 的依赖，实现高吞吐的同时降低能耗与硬件复杂度。

• 性能密度与能效提升：以更小硬件规模获得更高 GiB/s/TB 和单盘效率，为大规模 GPU 集群提供经济高效的数据支撑。

得益于这些优化，Polaris X20000 在 MLPerf Storage v2.0 的高并发读、大模型训练及 Checkpoint 等场景中展现出卓越表现，确保 GPU 算力得到最大化释放。

存储与网络协同，提升系统效率

依托高性能 RoCE 网络，ScaleFlux 的盘侧优化实现了低延迟、高带宽的数据传输，保障多节点与大规模训练任务的稳定运行。存储与网络的紧密协同，有效提升了系统整体效率，使训练在高并发场景下更加可靠高效。

技术驱动未来 AI 基础设施

ScaleFlux 将持续专注于 AI 存储技术创新，通过盘侧优化与系统级协同，助力合作伙伴在 MLPerf 以及真实 AI 训练场景中不断突破性能瓶颈。未来，公司将推动大规模智算基础设施向更高效、更可靠、更节能的方向演进，为全球 AI 训练提供核心技术支撑，并帮助客户在智能时代抢占先机。