焱融存储YRCloudFile发布面向AI推理的分布式KV Cache特性

AI 存储厂商焱融科技宣布，其自主研发的分布式文件存储系统 YRCloudFile已成功支持大模型推理场景的 KV Cache 特性，为 AI 推理带来显著价值提升。

KV Cache 通过高效缓存机制加速数据读取，显著提升推理性能，突破 GPU 显存瓶颈，大幅提升推理 GPU 效率和并发处理能力。这意味着用户可以在不增加 GPU 资源的情况下，实现更高并发的推理请求，大幅降低 GPU 资源消耗与投入成本。同时，它还能够降低推理的首个 Token 耗时和 Token 间耗时延时，提升用户使用体验。

此外，焱融科技实现了 DeepSeek级架构，构建与 DeepSeek一致的推理场景存算参考架构。用户在使用支持 KV Cache 的焱融存储时，能够享受到与 DeepSeek同等架构带来的优质体验。在相同规模和推理速度下，焱融存储支持更长的上下文处理和更多查询请求，为大模型推理提供更优的性价比。

焱融存储支持 KV Cache 技术新优势

优势一｜焱融 AI 推理存储优化实时交互性能

在实时交互场景中，用户对 AI 服务的响应速度要求极高。焱融存储 KV Cache 技术，大幅缩短大模型推理的首个Token耗时（Time To First Token）和Token间耗时（Time Between Token），显著提升复杂场景的响应效率。该方案采用 NVMe SSD 加速与高性能网络，实现微秒级推理延迟，提升 Token 处理速度，减少资源占用，支持更多并发访问，优化业务成本。同时，通过 GPUDirect Storage 与 RDMA 网络的结合进一步优化数据传输效率，提升用户体验。

优势二｜显存资源动态优化与推理加速

焱融存储 KV Cache 技术，突破显存容量对上下文长度的限制，实现 GPU 资源动态调度，提升单卡并发推理能力。这意味着用户可以在不增加 GPU 资源的情况下，实现更高并发的推理请求，大幅降低 GPU 资源消耗与投入成本。目前，该技术已应用于多模态大模型、实时交互等高算力需求场景，为 AGI 时代规模化 AI 落地提供高性价比的算力底座。

优势三｜DeepSeek级架构体验

针对当前企业广泛采用的 DeepSeek 等主流大模型，焱融存储 KV Cache 技术进一步降低企业使用成本的同时，提升推理场景下的响应效率。可灵活适配从百亿级参数模型到万亿级 MoE 混合专家模型，满足政务、金融等高安全要求场景的数据本地化需求，同时支持国产与海外芯片的异构算力环境，为企业提供自主可控的技术路径。

此次技术突破正值国内企业 AI 私有化部署浪潮，焱融科技以存储技术创新推动算力资源的高效利用，为 AI 规模化应用提供了关键基础设施支撑。随着多模态与实时交互场景的普及，存储与计算的协同优化，KVCache“以存换算”将成为企业降本增效的核心竞争力。

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