群晖发布AI模型全流程存储解决方案，破局训练效率与数据孤岛难题

2025-6-25 20:06| 发布者: 美通社| 查看: 1255| 评论: 0

兼容数据归集、高速训练、高可用部署全场景，支持 Llama2 等千亿参数模型，读写效率提升 90%

上海 2025年6月24日 /美通社/ -- 当算力狂奔时，数据存储正成为AI进化的新瓶颈。

据IDC预测：从2023年每秒产生4.2PB数据，到2028年将激增至12.5PB——AI大模型掀起的数据海啸已席卷而来。企业争相投入千亿参数模型训练，却在数据存储环节频频"触礁"：分散的原始素材难以归集、GPU集群因存储延迟空转、模型部署面临单点故障风险...传统存储方案在AI洪流中正暴露出致命短板。

痛点一：数据孤岛吞噬效率
训练素材散落于各地工作站，图像、视频、音频等非结构化数据如同碎片。传统方案依赖人工搬运，耗时易错；即便采用分布式存储，跨地域同步效率仍受制于协议兼容性。某芯片企业就曾因数据收集延迟，导致GPU集群30%时间处于闲置状态。

痛点二：存储性能扼杀算力
当千张GPU卡同时读取百万小文件时，存储延迟直接拖垮训练效率。行业常见方案中，全闪存阵列虽提速明显，但扩展性与成本难以平衡；而普通机械盘阵列的IOPS瓶颈更让AI训练寸步难行。

痛点三：部署环节暗藏风险
训练完成的百GB级模型文件，若存储系统缺乏高可用设计，一次硬件故障即可导致服务中断。某金融机构曾因存储节点宕机，线上AI客服停摆6小时损失千万。

群晖 AI存储方案，破解大模型训练的"数据困局"
群晖推出AI大模型训练三级存储解决方案，直击行业痛点

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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
华东理工大学案例：数据归集效率提升50%，释放30%磁盘空间

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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，满足企业合规要求

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。