嘿，作为经常帮学术圈朋友折腾ML训练服务器配置的老炮儿，我得说你的方案不仅不荒谬，反而相当务实，完全踩中了你的核心需求！

先拆解分析一下：

• 系统盘部分：硬件RAID1的SATA盘
  这个选择太稳了！系统盘不需要极致读写速度，反而更看重可靠性——RAID1的镜像冗余能避免单盘故障直接导致系统崩溃，耽误你的训练任务。而且你用的是Broadcom硬件RAID控制器，不会占用CPU资源处理RAID逻辑，加上Intel S4510是企业级SATA盘，可靠性拉满，完全符合你“少花时间维护”的诉求。Ubuntu 22.04安装时也能直接识别到硬件RAID的逻辑盘，安装过程没额外麻烦。

• 用户数据盘：NVMe软RAID0
  这才是精准适配需求的操作！既然你核心关心数据加载和处理速度，RAID0刚好能把两块Samsung PM983的性能完全释放——把两个NVMe的读写带宽叠加，不管是加载大体积训练数据集，还是缓存训练中间数据，都能大幅减少等待时间，直接提升训练效率。而且你有大学备份政策兜底，不用纠结RAID0无冗余的风险，这个选择完全适配你的场景。

给你几个小实操建议：

• 软RAID0用Ubuntu自带的mdadm工具就行，配置命令大概是：

  mdadm --create /dev/md0 --level=0 --raid-devices=2 /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1
  

  之后格式化这个RAID设备（推荐xfs，对大文件更友好），挂载到/home或者专门的/data目录，用来存数据集、训练脚本和输出文件。
• 安装系统时直接选硬件RAID的逻辑盘作为系统盘，Ubuntu安装器能自动识别，不用额外配置。
• 如果以后数据集扩容，还可以加更多NVMe盘扩展RAID0，或者把这个RAID0层作为缓存配合大容量存储，但目前的配置完全能满足大部分ML训练场景需求。

总的来说，你的方案是“稳系统+快数据”的经典搭配，完美贴合你作为学术人员“少维护、提效率”的核心诉求，放心搞就行！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Alex Shenfield