AICU-SSD-Bench

AI ワークロードにおけるストレージ速度影響の定量評価

Impress AKIBA PC Hotline! 取材協力ベンチマーク Samsung 9100 PRO (Gen5 NVMe) × AI ワークロード LP: bench-ssd.aicu.jp

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Claude Code で効率的にセットアップ

Claude Code を使って環境構築からベンチマーク実行、結果分析まで AI が支援します。

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概要

ストレージ速度（PCIe Gen5 NVMe / SATA SSD / HDD）が AI ワークロードに与える影響を 再現可能なオープンソーススクリプト で計測・公開します。

実験構成 (Ex0–Ex10)

Ex	実験名	ツール	計測対象
0	disk-speed-bench	PowerShell FileStream	シーケンシャル R/W スペックチェック
1	download-bench	HuggingFace / Ollama	ダウンロード速度 (ネットワーク+ストレージ)
2	vibe-local-bench	Ollama qwen3:8b/1.7b	LLM モデルロード & コード生成
3	comfyui-imggen-bench (SDXL)	ComfyUI + Animagine XL 4.0	画像生成コールドスタート
4	comfyui-imggen-bench (AiCuty)	ComfyUI + AiCuty WF	複数モデル比較 (SDXL/WAI/AnimagineXL4/Mellow Pencil)
5	comfyui-video-bench (Wan 2.2)	ComfyUI + Wan 2.2 14B	動画生成 t2v / i2v
6	comfyui-video-bench (LTX 2.3)	ComfyUI + LTX 2.3 22B	動画生成 t2v / i2v
7	comfyui-pipeline-bench	ComfyUI 総合	Mellow Pencil → LTX i2v 融合パイプライン
8	qwen3tts-bench	Qwen3-TTS	長文音声合成
9	llm-jp-moshi-bench	llm-jp-moshi	高速音声応答
10	total-summary	集計	全実験の所要時間・ストレージ消費

テスト環境

項目	値
CPU	AMD Ryzen Threadripper PRO 7975WX (32コア/64スレッド)
RAM	DDR5-4800 192GB (32GB×6)
GPU	NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell MAX-Q (VRAM 96GB GDDR7)
OS	Windows 11 PRO

テスト対象ストレージ

ドライブ	デバイス	インターフェース	代表速度
D:	Samsung 9100 PRO 8TB	PCIe Gen5 NVMe	~14,800 MB/s
E:	Samsung 870 QVO 8TB	SATA SSD	~560 MB/s
F:	HDD 8TB	SATA HDD	~180 MB/s
G:	Samsung 9100 PRO 8TB (ICY DOCK)	PCIe Gen5 NVMe リムーバブル	~14,800 MB/s

クイックスタート

git clone https://github.com/aicuai/AICU-SSD-Bench
cd AICU-SSD-Bench

# R3 全実験を一気通貫で実行
.\scripts\R3\R3_run_all.ps1

# Ex3 から再開
.\scripts\R3\R3_run_all.ps1 -StartFrom 3

# 個別の Ex を実行
.\scripts\R3\R3_Ex03_comfyui_sdxl.ps1

前提条件

• Windows 11 + PowerShell 5.1+
• Python 3.10+
• Ollama インストール済み
• NVIDIA ドライバ + nvidia-smi
• ComfyUI を各ドライブにインストール済み

スクリプト構成

scripts/R3/
├── _common.ps1               # 共通関数 (ComfyUI/Ollama管理, Push, Cleanup)
├── R3_run_all.ps1             # マスター: 全Ex一括実行 (非対話)
├── R3_Ex00_disk_speed.ps1     # Ex0:  ディスク速度スペックチェック
├── R3_Ex01_download.ps1       # Ex1:  ダウンロード速度計測
├── R3_Ex02_ollama_llm.ps1     # Ex2:  Ollama LLM コールドスタート+コード生成
├── R3_Ex03_comfyui_sdxl.ps1   # Ex3:  ComfyUI SDXL 画像生成
├── R3_Ex04_comfyui_aicuty.ps1 # Ex4:  AiCuty 複数モデル比較
├── R3_Ex05_comfyui_wan22.ps1  # Ex5:  Wan 2.2 動画生成
├── R3_Ex06_comfyui_ltx23.ps1  # Ex6:  LTX 2.3 動画生成
├── R3_Ex07_comfyui_pipeline.ps1 # Ex7: 総合パイプライン
├── R3_Ex08_qwen3tts.ps1       # Ex8:  Qwen3-TTS 長文TTS
├── R3_Ex09_moshi.ps1          # Ex9:  llm-jp-moshi 音声応答
└── R3_Ex10_summary.ps1        # Ex10: 総合レポート

結果データ

計測結果は results/*-R3/ に JSON 出力。python scripts/update_site.py で site/data.json に変換し、LP に自動反映。

LP (bench-ssd.aicu.jp)

site/ の静的 HTML/CSS。main に push → Cloudflare Pages に自動デプロイ。

ライセンス

MIT — スクリプト・結果データともにオープン公開。引用時は本リポジトリへのリンクをお願いします。

関連リンク

• Impress AKIBA PC Hotline!
• AICU Inc.
• Samsung 9100 PRO
• vibe-local (ochyai)