群晖AI存储解决方案，直击大模型训练三大关键难题

据 IDC 预测，全球每秒产生的数据量将从 2023 年的 4.2PB 激增至 2028 年的 12.5PB。AI大模型引发的数据海啸正席卷而来，驱动智能加速的同时，也持续冲击着底层存储体系。

尽管企业纷纷投入千亿参数模型训练，但在数据存储环节却频频受阻：

• 原始数据分散，难以高效归集与调度；

• 存储延迟高企，GPU集群被迫“等待数据”，算力利用率严重下滑；

• 模型部署脆弱，单点故障频发，影响系统稳定性与持续交付。

AI洪流之下，传统存储架构正暴露出带宽瓶颈、扩展受限、可靠性不足等结构性短板。要真正释放AI潜力，构建面向大模型时代的高性能存储体系已势在必行。

面临的痛点 

痛点一：数据孤岛吞噬效率

训练素材散落在各地工作站，图像、视频、音频等非结构化数据如同碎片般散布。传统方案依赖人工收集、手动搬运，流程繁琐且易出错；即使引入分布式存储，跨地域数据同步仍受限于协议兼容性与带宽瓶颈。

某芯片企业就曾因数据归集缓慢，导致GPU集群长时间等待输入，整体算力利用率下滑近30%。

痛点二：存储性能扼杀算力

当数千张GPU同时调取百万级小文件时，存储系统的并发处理能力成为瓶颈。传统方案中：

• 全闪存阵列虽能提升读写速度，但面临成本高、扩展难的现实限制；

• 普通机械盘阵列则受制于 IOPS 性能，远无法支撑 AI 模型训练的高频并发需求。

在算力高速运行的背后，存储延迟直接拖垮模型训练效率。

痛点三：部署环节暗藏高风险

训练完成后的模型文件体积动辄数十甚至上百 GB，一旦存储系统缺乏高可用与容灾机制，极易在部署或上线阶段引发系统性风险。

某金融机构便曾因单一存储节点宕机，导致AI客服系统瘫痪长达6小时，直接经济损失超千万元。

群晖AI存储方案如何助力企业破局？ 

AI大模型训练对数据存储与管理提出更高要求，传统存储架构面临性能瓶颈、成本高昂、数据流转效率低等挑战。

针对这一“数据困局”，群晖重磅推出AI大模型训练三级存储解决方案，全面提升数据存取效率与资源利用率，助力企业加速AI研发进程。

1）准备阶段：终结数据孤岛

• 通用存储机型（RS系列）抓取边缘设备数据，实现集中化存储和管理

• 支持SMB/NFS/iSCSI多协议，无缝对接工作站

• 某大学案例：数据归集效率提升50%，释放30%磁盘空间

2）训练阶段：释放算力潜能

• FS全闪系列（如FS6400）提供240,000 IOPS 4K随机写入

• HD高密度系列（如HD6500）实现单机柜PB级存储

• 对比测试：Llama2 70B模型读取时间从50分钟压缩至5分钟

3）部署阶段：护航持续服务

• GS分布式集群实现秒级故障切换，节点宕机服务零中断

• 不可变快照+WORM机制防勒索攻击

某芯片企业采用后，模型版本切换效率提升3倍！其在本地部署AI大模型的训练阶段，采用群晖全闪存存储FS6400，用于存储不断更新的大模型版本与训练数据，并通过中转站传输至推理阶段，支持模型快速切换与部署。

FS6400能提供高达503,341/200,613的高速随机读写IOPS（NFS），666,419/215,353的随机读写IOPS（iSCSI）充分满足AI模型训练与实际应用阶段对高性能存储的严苛要求。

依托群晖超过20年自主研发的DSM专业存储操作系统，FS6400具备RAID硬盘冗余、快照、版本控制等多项数据保护功能，并支持整机增量备份，集高性能、高可靠性与高性价比于一体，为企业级AI应用提供坚实的数据支撑。

安全多维度保险

群晖内置多维度的企业级安全防护，满足合规要求：Secure SignIn智能认证防范入侵，Snapshot Replication快照复制实时复制确保数据可回溯，加密存储空间满足等保要求。

当AI竞赛进入深水区，存储不再只是“仓库”，而是决定训练效率的核心引擎。群晖用三级存储架构打通数据动脉，让每张GPU卡都能全速运转——毕竟在万亿参数时代，快1秒的模型迭代，可能意味着改写行业格局的钥匙。