忆联UH812a以极致存力破局大模型载入瓶颈

发布时间：2026-07-11 00:13:25 来源：山东智展有限公司 作者：热点

随着大模型技术规模化落地，忆联AI应用的极局实时性正成为企业竞争力的核心。然而，致存载入在算力持续升级的力破同时，模型从存储层加载至计算单元的模型环节却日渐成为制约系统效率与弹性的关键瓶颈。缓慢或波动的瓶颈加载过程，不仅会导致昂贵算力资源的忆联闲置，更直接影响业务响应质量。极局由此可见，致存载入构建高效、力破稳定的模型数据供给通道，已成为AI基础设施演进的瓶颈关键方向。

为验证企业级SSD在真实AI场景中的忆联表现，忆联选择Ollama这一广泛应用的极局开源大模型部署平台进行深度测试。Ollama不仅能够模拟典型的致存载入企业级AI工作负载，如多模型快速加载、高频迭代等，其标准化的调用接口还可精准反映底层存储性能对模型准备时间的实际影响，为存储能力评估提供了一个客观且可复现的测试环境。在本次测试中，忆联UH812a凭借领先性能大幅降低数据加载耗时，这不仅验证了其作为AI数据底座的强大承载力，更彰显了忆联在高端企业级存储领域的技术实力。

01测试软硬件环境

02测试组网规划

◎图1：测试组网规划图

03测试步骤

步骤1

将待测SSD格式化为ext4文件系统，并挂载至指定目录。

步骤2

将准备好的离线大模型数据复制到SSD挂载的目录。

步骤3

清空内存，启动Ollama服务，执行模型加载命令，将目标从SSD加载至显存，并记录加载耗时。该步骤重复执行3次，取算术平均值作为最终测试结果。

04测试结果

1DeepSeek-R1系列模型加载性能测试

DeepSeek-R1作为业界主流的高性能开源模型，其参数规模从1.5B至671B不等，覆盖了从轻量级到千亿级的不同应用场景。该类模型的加载过程具有典型的随机读取特征，对存储设备抓取分散权重文件的IOPS性能提出了极高要求。本次测试覆盖了7B（小规模）、70B（中等规模）及671B（大规模）三个版本。

结果表明，忆联UH812a在Ollama平台上的模型加载表现全面优于竞品：

Ollama加载DeepSeek-R1:671B模型：基于UH812a的平均耗时较竞品A降低48%；

Ollama加载DeepSeek-R1:70B模型：基于UH812a的平均耗时较竞品A降低36%；

Ollama加载DeepSeek-R1:7B模型：基于UH812a的平均耗时较竞品A降低21%。

◎图2：Ollama加载DeepSeek-R1模型平均耗时(s)对比

DeepSeek-R1系列模型测试证明，忆联UH812a凭借卓越的随机读取性能，从容应对复杂推理模型的极端I/O挑战，它将高负载场景下的存储压力，转化为算力资源的充分释放与即时可用，为企业筑牢AI数据底座。

2Qwen3系列模型加载性能测试

Qwen3作为阿里通义千问开源模型，其参数规格覆盖0.6B至235B。当加载32B、235B等较大规模模型时，海量大文件权重的高效调取对存储设备的顺序读取带宽提出了严苛要求。本次测试覆盖了8B及235B两个典型版本。

结果显示，忆联 UH812a在Ollama平台上的加载表现全面优于竞品A：

Ollama加载Qwen3:235B模型：基于UH812a的平均耗时较竞品A降低40%；

Ollama加载Qwen3:8B模型：基于UH812a的平均加载耗时较竞品A降低20%。

◎图3：Ollama加载Qwen3模型平均耗时(s)对比

Qwen3系列模型载入测试表明，忆联UH812a凭借卓越的顺序读写性能，从容应对大容量、高带宽工作负载，为企业级大规模AI应用提供稳定、敏捷的存储层支撑。

3Llama3.1-405B超大规模模型加载性能测试

Llama3.1是Meta推出的旗舰级开源大模型，其405B超大规模版本对存储系统的容量支撑与高速读取能力提出了极致要求。本次在Ollama平台上聚焦该模型进行实测。

结果显示，使用UH812a的Ollama加载Llama3.1:405B模型的平均耗时较竞品低47%，展现出处理超大规模文件高效调取的卓越能力。这一领先优势源于UH812a的技术底座：PCIe 5.0接口带来的超高带宽，结合自主研发主控的高效调度算法，充分释放了Ollama框架在模型加载阶段的I/O潜力。

◎图4：Ollama加载Llama3.1模型平均耗时(s)对比

基于Ollama的深度测试表明，忆联UH812a能够充分满足从轻量级验证到大规模生产部署的全场景AI负载。作为突破模型加载I/O瓶颈、加速智能算力释放的关键一环，UH812a彰显了其在企业AI基础设施中的核心价值与领先地位。

面对AI模型参数规模的指数级增长与应用场景向实时化、边缘化的持续演进，忆联将以更优存力、更高标准，携手产业伙伴共同应对超大规模训练、实时推理与联邦学习等前沿挑战，为人工智能的下一阶段突破筑牢数据基石，让存力成为驱动智能未来的算力动脉。

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