
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。
【免责声明】【广告】本文仅代表作者本人观点,与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。邮箱: