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
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。
claude # CLAUDE.md を自動読み込み
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
