- 网络带宽与接口 (The Network Pipeline)
这是最容易出现的瓶颈。普通的千兆（1GbE）甚至万兆（10GbE）网络对于多卡 A100 训练集群来说往往是不够的。
最低标准： 至少 25GbE 或 40GbE 光纤网络。
推荐配置： 100GbE (QSFP28) 网络。
理由： 单张 A100 在训练大数据集（如 ImageNet、视频数据或大语言模型）时，数据加载需求可能达到 1GB/s - 4GB/s。如果是多卡并行，需求会线性叠加。
关键技术：支持 RDMA (RoCE v2 或 InfiniBand)。
解释： 传统的 TCP/IP 协议 CPU 开销大，延迟高。RDMA 允许数据直接从 NAS 内存传输到训练服务器内存，极大降低延迟和 CPU 占用。这是深度学习存储的高端必选项。
链路聚合 (LACP)： 即使单口速度够快，建议做双网口绑定，既能增加带宽又能提供冗余。
- 存储介质与 IOPS (Throughput vs. Latency)
深度学习的数据读取模式通常是：大量的小文件随机读取（如计算机视觉中的图片）或 超大文件的流式读取（如 NLP 中的预训练语料）。
必须避坑：纯机械硬盘 (HDD) RAID。
HDD 的随机读取性能极差（IOPS 低），训练时 GPU 占用率会掉到 10%-30%。
推荐方案：全闪存 (All-Flash) 或 分层存储。
热数据层 (Hot Tier)： 必须使用 NVMe SSD（U.2 或 M.2 接口）。NVMe 协议比 SATA SSD 快得多，能提供数百万级的 IOPS，满足 A100 对随机小文件的吞吐需求。
冷数据层 (Cold Tier)： 可以使用大容量 HDD 用于归档不常用的旧数据集。
缓存 (Caching)： 确保 NAS 有足够的 RAM (128GB+)，并配置 NVMe SSD 作为读写缓存，这对于反复读取同一批 Epoch 数据的训练任务提升巨大。
- 文件系统与协议 (The Protocol)
NAS 怎么把数据“喂”给服务器也很重要。
NFS (Network File System)：
最通用的选择。但在高并发下，标准 Linux NFS 内核可能有性能瓶颈。
优化点： 确保 NAS 和客户端都支持 NFS v4.1+ 或 NFS over RDMA。客户端挂载时需开启多线程（nconnect 参数），这能成倍提升吞吐量。
并行文件系统 (Parallel File System) - 进阶方案：
如果你们的集群规模达到 4-8 台服务器以上，传统 NAS (Scale-up) 架构可能撑不住。此时需要考虑支持 Lustre, BeeGFS, 或 GlusterFS 的存储方案（Scale-out 架构）。但这对运维能力要求较高。
- 扩展性 (Scalability)
深度学习的数据集增长速度非常快。
横向扩展 (Scale-out)： 是否支持添加新的节点来线性增加容量和性能？
纵向扩展 (Scale-up)： 是否支持连接扩展柜（JBOD）？
预估容量： 建议按当前数据量的 3倍 进行规划。例如现在有 20TB 数据，建议起步配置 60TB 可用空间。
