深圳大学多维信号处理研究所数据驱动科研：群晖SA3600构建20台GPU服务器统一存储池，运算效率提升3倍

一、项目背景：国家级科研机构的数据管理困境

深圳大学多维信号处理研究所作为广东省重点实验室，在雷达系统、智能信息处理领域承担多项国家级科研项目。陈贵童老师坦言：“我们的科研数据分散在个人电脑，GPU服务器数据拷贝效率极低。”

数据孤岛的“科研瓶颈”：
“每个课题数据量都很大，”陈老师举例，“我负责的航母安全预警课题就有600GB雷达数据，分散在5位研究生的电脑里，协作极其困难。”

GPU服务器的“数据搬运工”：
“最耗时的是数据拷贝，”博士生姜同学描述，“20台GPU服务器训练前，需要人工拷贝代码和数据，每次耗时3-4小时，GPU利用率不足40%。”

备份缺失的“成果风险”：
“去年一位同学电脑硬盘损坏，”实验室管理员回忆，“三个月的实验数据全部丢失，差点影响项目结题。”

二、解决方案：构建“存储-计算-备份”一体化科研平台

2.1 硬件部署：高性能科研存储专用平台

设备配置方案：

• 核心设备：群晖SA3600，12盘位机架式NAS

• 存储配置：10×16TB HDD + 2×1.92TB SSD缓存

• 网络架构：万兆核心网络，支持未来40GbE升级

• 扩展能力：支持连接扩展柜，最大192盘位

性能优化设计：

• SSD缓存加速：深度学习小文件读取速度提升400%

• 协议优化：SMB多通道支持多GPU服务器并发访问

• 内存扩展：支持升级至128GB内存，满足大规模数据处理

2.2 数据架构：课题导向的科研数据管理体系

三级目录结构：

研究所级（公共资源）：
├─ 开源数据集库（ImageNet、COCO等）
├─ 算法模型库（预训练模型）
├─ 论文资料库（顶会论文合集）
└─ 开发工具库（MATLAB、Python包）

课题组级（5个课题组）：
├─ 雷达波形设计组（陈老师团队）
├─ 高精度雷达成像组（李老师团队）
├─ 航母安全预警组（陈老师团队）
├─ 智能机器人识别组（王老师团队）
└─ 嵌入式图像处理组（张老师团队）

项目级（20+在研项目）：
├─ 1-bit雷达系统开发
├─ 车载毫米波雷达优化
├─ 室内精确定位系统
└─ 北斗抗干扰接收机

2.3 计算加速：GPU服务器直读NAS的性能突破

存储计算分离架构：

数据存储层（SA3600）：
├─ 原始数据集
├─ 预处理数据
├─ 训练代码
└─ 模型权重

计算资源层（20台GPU服务器）：
├─ 8台NVIDIA A100服务器
├─ 6台NVIDIA V100服务器
├─ 4台NVIDIA RTX 4090服务器
└─ 2台AMD MI210服务器

网络连接层：
├─ 千兆接入（研究员电脑）
├─ 万兆骨干（SA3600核心）
└─ InfiniBand（GPU服务器互联）

性能提升实测：

• 数据加载时间：从平均45分钟缩短至5分钟

• GPU利用率：从不足40%提升至85%+

• 训练任务切换：不同课题切换时间从2小时缩短至10分钟

协议优化方案：

• 局域网内：SMB 3.0协议，支持多通道并发

• 跨实验室：WebDAV协议，远程安全访问

• 移动访问：Drive App，随时查看实验结果

2.4 安全防护：Snapshot快照构建科研成果保险箱

高频快照策略：

• 核心数据：每小时快照，保留7×24小时

• 训练中间结果：每日快照，保留30天

• 项目结题数据：每周快照，永久保留

• 论文发表数据：发表时创建防篡改快照

防误操作设计：

• 回收站强化：实验室共享文件夹回收站保留90天

• 版本控制：代码文件自动保存32个历史版本

• 权限审计：所有数据访问记录保存至项目结题后5年

灾备恢复演练：

• 月度演练：模拟硬盘故障、误删除等场景

• 快速恢复：100GB数据恢复＜15分钟

• 完整性验证：自动校验恢复数据完整性

三、实施成效：科研工作效率的量化提升

3.1 科研效率显著提升

各课题组效率提升数据：

• 数据准备时间：从平均4小时缩短至30分钟

• 实验迭代速度：日均实验次数从2次提升至5次

• 协作效率：跨课题组数据共享时间缩短90%

典型科研场景：
“毫米波雷达目标识别项目，”陈老师举例，“过去需要2周完成数据准备和基线实验，现在3天完成，效率提升300%。”

3.2 资源利用率优化

GPU服务器使用统计：

• 空闲时间：从日均6小时降至1.5小时

• 并发任务数：从最多4个任务提升至12个任务

• 数据加载等待：从占总时间30%降至5%

3.3 科研成果保障

2023年科研成果统计：

• 发表论文：12篇顶级会议/期刊论文

• 专利申请：8项发明专利

• 项目结题：5项国家级项目顺利结题

• 数据丢失事件：0起

四、典型应用：1-bit雷达系统研发全流程

以“1-bit雷达系统”国家重点项目为例：

1. 数据采集阶段：原始雷达回波数据实时存储至课题组文件夹

2. 预处理阶段：20台GPU服务器并发读取数据进行预处理

3. 算法开发阶段：研究人员通过SMB映射本地开发

4. 模型训练阶段：GPU服务器直接读取NAS中的训练数据

5. 结果分析阶段：训练结果自动备份，版本清晰可追溯

6. 论文撰写阶段：实验数据、图表、代码统一归档

“这个项目产生了8TB实验数据，”项目负责人表示，“过去最头疼的是数据管理和版本控制，现在一切井井有条。”

五、扩展规划：从单实验室到全校科研平台

基于SA3600的成功，研究所正在规划平台扩展：

第一阶段（当前）： 多维信号处理研究所专用平台
第二阶段（2024年）： 电子信息工程学院共享平台
第三阶段（2025年）： 深圳大学科研数据中台
第四阶段（2026年）： 粤港澳大湾区科研协作平台

平台服务延伸：

• 数据集共享服务：向全校提供标准数据集

• 算力调度平台：统一调度GPU计算资源

• 科研成果库：长期保存学校科研成果数据

六、华芯时代专家点评：高校科研数据管理最佳实践

深圳大学的实践为高校科研机构提供了完美范本。四川华芯时代科技作为群晖在西南地区的核心合作伙伴，认为该方案对川内高校实验室极具参考价值。

四川地区适配建议：

1. 学科特色优化：针对川内高校优势学科定制存储方案

2. 成本控制策略：为科研经费有限的项目组提供弹性方案

3. 跨校区支持：优化多校区数据同步与共享

本地化服务优势：
已服务川内多所高校实验室，具备：

• 科研场景理解：熟悉高校科研工作流程与数据特点

• 快速部署经验：标准方案15天完成部署调优

• 学术支持：协助撰写项目申报中的信息化建设部分

特别价值点：
对于四川高校特色需求：

• 国防科研支持：涉密科研数据安全管理方案

• 医学影像处理：与华西等医学院合作经验

• 地质数据分析：支持大型地质勘探数据处理

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深圳大学的成功证明，科学的科研数据平台能直接提升科研产出效率。四川华芯时代科技深耕高校信息化，为川内高校实验室提供专业解决方案。

我们为四川高校提供的核心价值：

🎓 高校服务经验：熟悉高校科研项目管理流程
🔬 学科场景适配：支持不同学科的数据特点
💰 经费优化方案：提供科研经费最优使用方案
🚀 快速部署服务：假期集中部署，不影响教学科研

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方式一：高校科研专线
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【方案核心优势】

• GPU直读优化：20台服务器并发读取，训练效率提升3倍

• 课题精细管理：支持多课题组数据隔离与共享

• 科研成果保障：高频快照防止数据丢失

• 扩展性强：支持从TB到PB级平滑扩展

• 投资回报显著：提升GPU利用率，快速收回投资

【适用场景】

• 高校实验室GPU服务器共享存储

• 深度学习训练数据集中管理

• 科研项目数据归档与共享

• 多课题组协作研究平台

• 国家级重点实验室信息化建设

本文由四川华芯时代科技有限公司整理发布，公司专注服务西南地区高校、科研院所，提供专业的科研数据管理解决方案，助力科研创新与成果转化。