隨著大模型技術(shù)向端側(cè)部署的趨勢(shì)加速，NAS（網(wǎng)絡(luò)附屬存儲(chǔ)）正從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心向智能化AI基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型。本文基于行業(yè)實(shí)踐與技術(shù)探索，系統(tǒng)梳理AI NAS的構(gòu)建路徑，分析其核心要素、技術(shù)挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。

一、AI NAS的定義與核心要素

AI NAS的本質(zhì)是具備本地化AI能力的新型存儲(chǔ)設(shè)備，其核心特征包括：

硬件算力與存儲(chǔ)的協(xié)同設(shè)計(jì)

高性能處理器（如AMD銳龍7 5825U 8核16線程）與大內(nèi)存（32GB以上）成為標(biāo)配，支持本地大模型推理 。

雙10GbE網(wǎng)絡(luò)端口與PCIe擴(kuò)展能力，滿足高速數(shù)據(jù)傳輸與多設(shè)備協(xié)同需求。

本地化大模型部署能力

支持Ollama、Dify等開源框架，可運(yùn)行Llama 3、ChatGLM等輕量化模型，實(shí)現(xiàn)離線環(huán)境下的智能問答與數(shù)據(jù)分析。

通過容器技術(shù)（如Docker）實(shí)現(xiàn)多模型并行管理，例如騰視科技NAS通過Docker-Compose部署Dify平臺(tái)，整合知識(shí)庫(kù)與大模型API 。

多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與工作流集成

支持圖像識(shí)別（人臉/場(chǎng)景分類）、文本生成、代碼生成等場(chǎng)景，例如通過Open WebUI實(shí)現(xiàn)本地知識(shí)庫(kù)檢索與模型交互。

工作流引擎（如Dify的智能體編排）可自動(dòng)化處理復(fù)雜任務(wù)，如網(wǎng)頁(yè)爬蟲+文本總結(jié)的Pipeline。

隱私與安全的雙重保障

采用本地訓(xùn)練與加密空間技術(shù)，避免數(shù)據(jù)上傳云端，如騰視科技AI NAS TS-SG-N500AI模型完全離線運(yùn)行。

二、AI NAS的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑

（一）容器化部署與模型調(diào)用

平臺(tái)搭建

基于Dify、Open WebUI等框架，通過Docker實(shí)現(xiàn)快速部署。例如群暉NAS通過SSH克隆代碼庫(kù)，修改.env配置文件后啟動(dòng)容器服務(wù)。

支持混合云架構(gòu)：本地運(yùn)行輕量模型（如7B參數(shù)Llama 3），遠(yuǎn)程調(diào)用GPT-4等商業(yè)API，平衡性能與成本。

模型適配優(yōu)化

硬件對(duì)齊的稀疏注意力機(jī)制（NSA），通過動(dòng)態(tài)分層壓縮和塊級(jí)選擇提升推理效率，在64k長(zhǎng)文本場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)9倍加速。

參數(shù)共享技術(shù)（如ENAS）減少訓(xùn)練開銷，單個(gè)GPU 16小時(shí)內(nèi)完成架構(gòu)搜索，比傳統(tǒng)NAS效率提升1000倍。

（二）知識(shí)庫(kù)與工作流的深度整合

私有知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

支持文本/圖像/Notion內(nèi)容同步，通過RAG技術(shù)增強(qiáng)大模型準(zhǔn)確性。例如Dify的知識(shí)庫(kù)模塊可實(shí)現(xiàn)PDF解析與語(yǔ)義檢索。

多模態(tài)嵌入技術(shù)（如CLIP）實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)搜索，綠聯(lián)AI NAS可通過自然語(yǔ)言描述檢索圖像。

自動(dòng)化工作流設(shè)計(jì)

智能體（Agent）調(diào)用工具鏈：如Dify支持爬蟲工具獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合大模型生成報(bào)告。

低代碼編排界面：用戶可拖拽組件構(gòu)建Pipeline，例如“關(guān)鍵詞提取→網(wǎng)頁(yè)爬取→文本總結(jié)→郵件發(fā)送”全自動(dòng)流程。

（三）端側(cè)AI的硬件協(xié)同

計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新

分層存儲(chǔ)設(shè)計(jì)：熱數(shù)據(jù)存于NVMe SSD加速推理，冷數(shù)據(jù)存于HDD降低成本，通過Cache機(jī)制平衡速度與容量。

GPU異構(gòu)計(jì)算：利用AMD Vega核顯或NVIDIA T4加速模型推理，騰視科技AI NAS TS-SG-N500通過GPU調(diào)用降低CPU負(fù)載至48% 。

能效優(yōu)化技術(shù)

動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）與模型量化（INT8/FP16），使70B模型可在32GB內(nèi)存設(shè)備運(yùn)行。

三、挑戰(zhàn)與突破方向

（一）當(dāng)前技術(shù)瓶頸

硬件性能天花板

傳統(tǒng)NAS運(yùn)行70B模型時(shí)CPU滿載，溫度飆升，需專用散熱設(shè)計(jì)。

模型壓縮與精度平衡

量化技術(shù)導(dǎo)致精度損失，例如8bit量化使Llama 3的數(shù)學(xué)推理能力下降15% 。

生態(tài)碎片化

不同框架（Dify/Ollama/Open WebUI）的接口兼容性問題，增加集成難度。

（二）解決方案探索

新型存儲(chǔ)計(jì)算架構(gòu)

存算一體芯片：將計(jì)算單元嵌入存儲(chǔ)控制器，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)與邊緣協(xié)同

家庭多NAS節(jié)點(diǎn)聯(lián)合訓(xùn)練，通過安全聚合（Secure Aggregation）更新共享模型參數(shù) 。

自適應(yīng)稀疏化算法

動(dòng)態(tài)路徑選擇（Dynamic Path Selection）技術(shù)，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)跳過非關(guān)鍵計(jì)算 。

四、未來趨勢(shì)展望

端側(cè)AI Agent的普及

NAS將演變?yōu)榧彝ブ悄苤袠?，管?a href="http://www.brongaenegriffin.com/soft/data/42-101/" target="_blank">機(jī)器人、IoT設(shè)備并運(yùn)行個(gè)性化Agent，例如自動(dòng)整理相冊(cè)、生成兒童成長(zhǎng)報(bào)告。

多模態(tài)融合的突破

視頻理解與生成能力整合，支持4K影片的AI剪輯與特效渲染 。

開源生態(tài)的繁榮

類似CasaOS的開源社區(qū)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)新，開發(fā)者可快速部署自定義工作流 。

AI NAS的進(jìn)化本質(zhì)是存儲(chǔ)設(shè)備從數(shù)據(jù)容器向認(rèn)知引擎的躍遷。隨著硬件性能提升、模型輕量化技術(shù)突破以及多模態(tài)工作流的成熟，未來的NAS將成為每個(gè)家庭和企業(yè)的私有化智能基座，重新定義人機(jī)協(xié)作的邊界。在這一進(jìn)程中，平衡性能、成本與隱私的三角關(guān)系，仍是行業(yè)需要持續(xù)探索的核心命題。

近日，騰視科技正式發(fā)布革命性產(chǎn)品——騰視AI NAS（人工智能網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)設(shè)備）TS-SG-N500及N200系列產(chǎn)品，該系列產(chǎn)品將人工智能技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)設(shè)備完美融合，旨在為用戶打造"會(huì)思考"的智能存儲(chǔ)解決方案，徹底改變個(gè)人和企業(yè)管理數(shù)據(jù)的方式。