以高算力存储助力科研提速
我们是某高校AI实验室，主要从事大模型训练、计算机视觉、人工智能算法研究等工作，现有科研人员30余人，承担多项国家级、省级科研项目，核心业务场景包括AI大模型训练、科研数据存储、实验数据备份等。
近年来，随着科研项目的深入，我们对存储的高带宽、低时延及GPU集群协同需求日益提升，同时缺乏专业的AI算力调度与模型管理工具，原有存储系统已成为科研进度的"瓶颈"，最终选择信乘存储的全闪存、混合存储，搭配信乘AI算力平台XinAI-Compute、信乘AI模型管理平台XinAI-Model，构建了高效、稳定的科研存储与AI协同体系，助力科研项目高效推进。
作为专注于AI科研的实验室，我们的存储与AI协同痛点直接影响科研效率与项目进度，主要集中在四个方面：
我们实验室采用NVIDIA A100 GPU集群进行大模型训练，原有存储系统的带宽无法匹配GPU集群的算力需求，导致训练过程中频繁出现数据读写卡顿，大模型训练周期大幅延长，严重影响科研项目进度。
AI大模型训练和计算机视觉实验对存储读写时延要求极高，原有存储的读写时延高达100μs以上，导致实验数据传输延迟，影响实验结果的准确性和效率，增加了科研人员的工作负担。
科研实验数据具有极高的价值，是科研项目的核心成果，而原有存储系统缺乏完善的备份策略，仅采用单副本存储，一旦出现硬件故障，将导致实验数据丢失，造成不可挽回的损失。
缺乏专业的AI算力调度与模型管理工具，GPU集群算力无法高效分配，训练好的AI模型难以实现统一管理、版本控制与复用，需要科研人员投入大量时间进行算力调度与模型维护，影响科研效率，且无法实现存储与AI算力、模型管理的高效协同。
为打破存储与AI协同瓶颈，加快科研项目推进，我们对比了3家科研存储厂商，经过多轮技术测试、算力协同模拟和科研场景适配，最终选择信乘存储，核心决策依据如下：
性能强劲，满足科研高要求。信乘XS-Flash分布式全闪存存储的读写时延≤40μs，集群聚合带宽≥500GB/s，能够完美匹配NVIDIA A100 GPU集群的算力需求，搭配信乘AI算力平台XinAI-Compute的高效算力调度能力，彻底解决存储带宽不足、时延高及算力分配不合理的痛点，提升AI训练效率。
AI协同适配性强，集成便捷。信乘产品可无缝对接TensorFlow、PyTorch、MindSpore等主流AI框架，信乘AI算力平台XinAI-Compute可实现GPU集群算力的动态分配与负载均衡，信乘AI模型管理平台XinAI-Model可实现AI模型的统一管理、版本控制、复用与部署，无需科研人员投入大量时间进行适配调试，能够实现存储、AI算力与模型管理的高效协同，降低集成难度，提升科研效率。
数据安全有保障，避免成果丢失。信乘产品采用3副本+异地备份策略，能够确保科研数据零丢失，信乘AI模型管理平台XinAI-Model具备模型备份与恢复功能，有效保护科研成果，避免因硬件故障或操作失误导致的实验数据、AI模型丢失，为科研项目提供安全可靠的支撑。
存储容量可扩展，满足长期科研需求。信乘XS-Massive混合存储支持PB级存储，并可扩容至10PB，能够满足我们科研数据、AI模型持续增长的需求，搭配信乘AI模型管理平台XinAI-Model的模型压缩与存储优化功能，为后续科研项目的深入开展提供充足的存储支撑。
我们按照"需求对接→方案定制→部署实施→验收交付"的流程推进项目，全程兼顾科研工作，确保不影响科研项目正常开展，具体过程如下：
我们与信乘技术团队、集成商团队开展了2个工作日的需求对接，明确了AI大模型训练需求、GPU集群适配标准、存储带宽与时延要求、科研数据存储量及AI算力、模型管理需求等核心内容，同步确认了部署节点数量与交付周期。
信乘团队仅用3个工作日，就为我们定制了"XS-Flash全闪存+XS-Massive混合存储+信乘AI算力平台XinAI-Compute+信乘AI模型管理平台XinAI-Model"科研一体化方案，明确部署XS-Flash全闪存8节点（用于AI大模型训练，支撑GPU集群）、XS-Massive混合存储4节点（用于科研数据归档与备份），同步部署信乘AI算力平台XinAI-Compute实现GPU算力调度，信乘AI模型管理平台XinAI-Model实现AI模型全生命周期管理，方案充分贴合科研场景需求，可直接落地。
集成商团队负责硬件部署、软件安装、数据迁移及AI平台调试，采用增量迁移技术，迁移科研数据600TB，迁移速度达1.5TB/h，同步完成存储系统与信乘AI算力平台XinAI-Compute、信乘AI模型管理平台XinAI-Model的联动调试，选择非科研高峰时段进行部署调试，全程未影响科研项目正常开展，部署周期仅用9个工作日。
验收过程用1个工作日，我们联合信乘、集成商开展了性能、框架适配、数据安全、AI算力调度及模型管理五项测试，存储带宽、读写时延、框架适配性、算力调度效率及模型管理功能等指标均达到科研要求，顺利完成验收，信乘技术团队还为我们的科研人员和运维人员开展了专项培训，确保大家熟练掌握系统操作与协同使用方法。
AI大模型训练效率大幅提升
满足AI训练低时延需求
匹配GPU集群算力
GPU集群算力利用率提升
大模型训练项目提前交付
无需大量适配调试
3副本+异地备份
满足长期科研需求
从行业平均12天缩短至9天
调试人力从6人减少至3人
人力成本显著下降
积累了科研行业案例
此次与信乘存储的合作，彻底打破了我们科研存储与AI协同的瓶颈，实现了AI训练提速、框架适配、数据安全、容量扩展及AI协同优化的多重目标。
信乘的产品性能强劲、适配性强，尤其是信乘AI算力平台XinAI-Compute与信乘AI模型管理平台XinAI-Model完美贴合高校AI科研的场景需求，技术团队专业负责、响应及时，部署过程高效便捷，最大限度减少了对科研工作的影响。
未来，我们将继续与信乘深化合作，将存储系统、信乘AI算力平台XinAI-Compute及信乘AI模型管理平台XinAI-Model拓展至更多科研场景，依托信乘的技术优势，持续优化科研存储与AI协同体系，加快科研成果转化，助力我国人工智能科研事业发展，也愿意向其他高校AI实验室推荐信乘相关产品，共同推动科研存储国产化、高效化发展。