某理工大学信息学院：用群晖NAS 作存储节点，数据处理效率提升 50%
从「每台GPU 服务器各存各的、跑实验要排队拷数据」，到 70 位师生统一存储、万兆满速读写——看一所双一流高校的 AI 实验室如何借群晖释放算力。
一、客户概览
某理工大学是全国重点大学，位列国家「双一流」「211 工程」「985 工程优势学科创新平台」。本案例落地于其信息学院——自然语言处理与大数据挖掘研究室（以下简称「研究室」），聚焦 NLP（自然语言处理）与 CV（计算机图像识别）等实验，依赖大量 GPU 服务器开展科研。
教育业 所属行业 | 1000-9999 学校规模（人） | 中国大陆 所在地 | 双一流 院校层级 |
研究室拥有11 台高性能 GPU 服务器、6 台高性能计算服务器，供 70 位师生日常科研使用；实验数据体量随大模型训练持续增长，对存储的并发、带宽与易用性提出极高要求。
二、面临的挑战
GPU 服务器资源管理分散，利用效率亟需提升。研究室的难题，在一切依赖算力服务器的团队中都极为典型：
① 数据分散，实验要「排队拷」 | 每台GPU 服务器只能同时跑一个实验。多名学生要同时做实验时，必须先把手头数据复制到另一台空闲服务器——效率低，还产生大量重复数据、浪费磁盘空间。 |
② 维护繁琐，期间无法实验 | 对服务器做软件/系统维护前，学生得先各自备份数据；维护期间整台机器无法使用，直接影响学习与科研进度。 |
三、群晖解决方案
2023 年，研究室采购群晖 RS3618xs，配备 12 块 18TB 硬盘搭建文件服务器，作为全院 70 位师生实验数据的统一存储与调用节点。
统一存储节点 | RS3618xs + 12×18TB | 群晖支持CIFS 文件协议，所有计算服务器的用户数据目录统一指向 RS3618xs，师生无需再跨服务器复制数据代码，直接从其空间调取。 |
集中管理· File Station | 回收站+ 每日快照 | 用File Station 集中管理数据代码，启用回收站防误删；通过 Snapshot Replication 建立每日快照机制，数据安全可追溯。 |
账户与群组 | 师生分权共享 | 为师生创建对应账户和群组，既规避误删/迁移导致的数据丢失，也方便团队间共享，提升交流效率。 |
万兆提速 | 读写效能提升10 倍 | RS3618xs 通过 PCIe 扩展卡支持万兆网络，相较原千兆提速 10 倍；70B 参数 LLAMA2 模型读取，千兆需约 50 分钟，万兆满速仅约 5 分钟。 |
四、实施成效
方案上线后，数据不再「困」在单台服务器里，算力分配弹性与整体科研效率显著跃升。
10 倍 读写效能提升 | 50% 信息处理效率提升 | 70 位 师生统一共享 | 11+6 台 计算服务器统一存储 |
· 效率提升：作为统一存储节点，增加了计算资源分配使用的弹性，同学在不同服务器跑任务都从群晖调取数据，告别排队实验、跨机拷贝。
· 空间节省：消除分散在各服务器的重复副本，存储效率提升约50%，磁盘空间利用更充分。
· 维护简化：群晖操作接近电脑本地，学习成本低；系统升级/套件更新无需逐一备份数据，可设定空闲时间自动进行。
· 速度跃升：万兆网络使大模型数据读取从约50 分钟缩短至约 5 分钟，大幅缩短实验准备时间。
· 成本可控：终端/账户数较多也不额外收取客户端授权费，适合师生规模大的场景。