【Storage】NAS vs NFS vs SSD vs HDD: What‘s the Difference?

• HDD、SSD = 仓库里的货架（存储介质）
• NAS = 仓库（存储设备）
• NFS = 运输通道（网络共享协议）

文章目录

• 1. HDD（Hard Disk Drive）机械硬盘
• • 是什么
  • 工作原理
  • 优点
  • 缺点
  • 常见容量
  • 生活例子
• 2. SSD（Solid State Drive）固态硬盘
• • 是什么
  • 工作原理
  • 优点
  • 缺点
  • 性能对比
  • SATA SSD
  • NVMe SSD
  • 为什么快这么多？
  • AI训练为什么喜欢 NVMe？
  • 生活例子
• 3. NAS（Network Attached Storage）网络附加存储
• • 是什么
  • NAS 能干什么
  • 常见 NAS 品牌
  • NAS 像什么
• 4. NFS（Network File System）
• • 是什么
  • 举例
  • 生活例子
• NAS 与 NFS 的关系
• • NAS
  • NFS
• 5. AI训练中的典型架构
• 6. 一张图看懂
• 【附录】
• 1. SSD Cache 是什么？
• 2. 可以理解成什么？
• 3. SSD Cache 分两种
• 4. AI公司实际部署
• 5. 训练集群中的最佳实践
• 6. 一个真实速度对比

1. HDD（Hard Disk Drive）机械硬盘

是什么

传统硬盘，里面有高速旋转的磁盘。

工作原理

有点像老式唱片机：

• 磁盘不停旋转
• 磁头移动读取数据

优点

✅ 容量大

✅ 价格便宜

缺点

❌ 速度慢

❌ 有机械结构容易损坏

常见容量

• 1TB
• 2TB
• 4TB
• 8TB
• 20TB+

生活例子

相当于：

一个很大的仓库，但叉车移动比较慢。

2. SSD（Solid State Drive）固态硬盘

是什么

没有机械结构。

使用闪存芯片存储数据。

工作原理

类似：

• U盘
• 手机存储
• TF卡

但性能更强。

优点

✅ 速度快

✅ 静音

✅ 抗震

缺点

❌ 单位容量价格高

性能对比

SATA SSD

老接口：

SSD
↓
SATA协议
↓
主板

速度受限：

约 500 MB/s

NVMe SSD

Non-Volatile Memory Express，是一种专门为 SSD 设计的高速通信协议。

新接口：

SSD
↓
NVMe协议
↓
PCIe总线
↓
CPU

速度：

PCIe 3.0 NVMe
≈ 3500 MB/s

PCIe 4.0 NVMe
≈ 7000 MB/s

PCIe 5.0 NVMe
≈ 14000 MB/s

为什么快这么多？

（1）HDD时代

设计目标：

一次读一个文件

并发能力很弱。

（2）SSD时代

SSD没有机械结构。

可以同时处理大量请求。

NVMe 就是为此设计的：

SATA:
32个命令队列

NVMe:
64000个队列
每个64000命令

所以：

随机IO性能
提升几十倍

AI训练为什么喜欢 NVMe？

假设：

COCO
118000张图

训练时：

每个batch
随机读取

例如：

img_123.jpg
img_567.jpg
img_999.jpg

不是连续读取。

而是：

随机读取

随机读取能力：

所以：

HDD
GPU等待

NVMe
GPU吃饱

生活例子

相当于：

仓库虽然没那么大，但机器人自动取货，速度飞快。

3. NAS（Network Attached Storage）网络附加存储

是什么

NAS 是一台专门存储文件的小服务器。

本质上：

NAS
=
电脑
+
硬盘
+
网络

里面通常装：

• HDD
• SSD

然后接入局域网。

NAS 能干什么

家里：

手机
↓
NAS
↑
电脑

公司：

员工A
员工B
员工C
↓
NAS

大家共享文件。

常见 NAS 品牌

• Synology（群晖）
• QNAP（威联通）
• ASUSTOR（华芸）

NAS 像什么

相当于：

公司里的公共资料室。

所有人都能通过网络访问。

4. NFS（Network File System）

是什么

NFS 是一种网络文件共享协议。

由 Sun Microsystems 发明。

作用：

把远程目录
映射成本地目录

举例

服务器A：

/data

通过 NFS 共享出去。

服务器B：

/mnt/data

挂载后：

ls /mnt/data

就像访问本地磁盘一样。

实际上数据来自服务器A。

生活例子

学校图书馆有很多书。

管理员给你一个神奇书架。

这个书架看起来就在你家里。

你拿书的时候和拿自己家的书一样方便。

但实际上，书一直放在学校图书馆。

这个神奇书架，就是 NFS。

远程资源
↓
映射
↓
像本地资源一样使用

而这正是 NFS 最想解决的问题

NAS 与 NFS 的关系

很多人容易混淆。

NAS

是设备

群晖
威联通

属于硬件。

NFS

是协议

NFS
SMB
FTP

属于软件规则。

关系：

NAS
├── HDD
├── SSD
└── NFS服务

NAS 里面的数据可以通过 NFS 共享出来。

5. AI训练中的典型架构

训练服务器：

GPU服务器
│
│ NFS
↓
NAS存储

例如：

GPU服务器
├── RTX4090 × 8
└── 挂载
/dataset

NFS

NAS
└── CrowdHuman
└── COCO
└── Checkpoints

训练代码：

dataset = "/dataset/coco"

看起来是本地目录。

实际上数据在 NAS 上。

6. 一张图看懂

NFS
（共享协议）
↑
│
┌────────────────┐
│ NAS │
│ 存储服务器 │
└────────────────┘
↑ ↑
│ │
HDD SSD
（机械盘） （固态盘）

对于 AI 训练来说：

• HDD：存数据，便宜，大容量
• SSD：存热点数据，加载快
• NAS：集中存储数据集和模型
• NFS：让训练机像访问本地目录一样访问 NAS

很多公司的实际配置就是：

20TB HDD × 多块
↓
NAS
↓ NFS
GPU训练服务器

这样所有训练机共享同一份数据集，不需要每台机器都复制一遍 COCO、CrowdHuman 或模型权重。

这种架构在 AI 训练、自动驾驶、视频监控、云计算环境中非常常见。

如果说：

HDD = 牛车
SSD = 小汽车
NVMe SSD = 高铁

那就很容易理解了。

【附录】

1. SSD Cache 是什么？

这是企业 NAS 最常见的配置。

假设有：

100TB HDD

训练：

每天都访问

coco
crowdhuman

这些文件。

问题：

HDD慢。

解决办法：

再加：

4TB SSD

做缓存。

结构：

NAS

SSD Cache
↑
│
HDD存储池

工作流程：

第一次访问：

GPU
↓
NAS
↓
HDD

比较慢。

NAS发现：

这个文件经常访问

于是：

复制到SSD

第二次访问：

GPU
↓
SSD Cache

速度大幅提升。

2. 可以理解成什么？

像图书馆。

HDD：

地下仓库

SSD Cache：

前台书架

经常借阅：

深度学习
机器学习

这些书。

管理员会放：

前台

不需要每次跑地下室。

3. SSD Cache 分两种

读缓存（Read Cache）

最常见。

HDD
↓
SSD

热门数据放SSD。

适合：

数据集读取

例如：

COCO
CrowdHuman

写缓存（Write Cache）

先写SSD：

GPU
↓
SSD
↓
HDD

用户感觉：

写入很快

后台慢慢同步。

适合：

checkpoint
log
视频录制

4. AI公司实际部署

常见方案：

群晖/NAS

16 × 20TB HDD
+
2 × 2TB NVMe

其中：

20TB HDD
存数据

NVMe
做缓存

5. 训练集群中的最佳实践

很多公司：

NAS
├── HDD
└── NVMe Cache

然后：

NFS

挂载到训练机。

训练机本身：

GPU Server

├── 8TB NVMe
├── 8×4090
└── 512GB RAM

训练前：

rsync dataset

同步到本地 NVMe。

训练时：

data=/local_nvme/coco

而不是：

data=/mnt/nfs/coco

因为即使 NAS 有 SSD Cache：

本地NVMe
仍然最快

6. 一个真实速度对比

以 YOLO 训练 COCO 为例：

所以很多训练平台都有一个固定流程：

NAS
↓
NFS挂载
↓
启动训练
↓
自动拷贝到本地NVMe
↓
训练

因为对于现代 GPU（4090、H100、B200 等），数据加载速度往往比模型计算速度更容易成为瓶颈。

一句话总结：

HDD = 大容量仓库
SSD = 快速仓库
NVMe = SSD使用的高速公路
SSD Cache= 把常用数据提前放到前台
NFS = 远程访问仓库的通道
NAS = 仓库管理员