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焱融科技YRCloudFile:AI推理存儲新突破,KV Cache特性引領高效算力時代

   時間:2025-03-19 11:21 來源:ITBEAR作者:陸辰風

AI存儲領域的創新者焱融科技近期宣布了一項重大技術進展,其自主研發的分布式文件存儲系統YRCloudFile成功融入了大模型推理場景的關鍵特性——KV Cache功能。這一突破為AI推理效能帶來了顯著提升。

YRCloudFile的KV Cache功能通過一種高效的緩存機制,極大地加速了數據的讀取速度,從而顯著提高了推理性能。尤為重要的是,它打破了GPU顯存的限制,使得推理過程中GPU的效率和并發處理能力得到大幅提升。這意味著,在不增加GPU資源投入的前提下,用戶可以處理更高并發的推理請求,大幅降低了GPU資源的消耗和相關成本。

不僅如此,KV Cache還顯著減少了推理的首個Token耗時以及Token間的延遲,為用戶帶來了更為流暢的使用體驗。這一改進在實時交互場景中尤為重要,用戶對AI服務的響應速度要求極高,而焱融科技的這一技術突破正好滿足了這一需求。

焱融科技更進一步,實現了與DeepSeek相媲美的架構,即DeepSeek級架構。這一架構為用戶提供了與DeepSeek一致的優質體驗,尤其在推理場景中表現突出。在相同規模和推理速度下,焱融存儲能夠支持更長的上下文處理和更多的查詢請求,為大模型推理提供了更高的性價比。

YRCloudFile的KV Cache技術帶來了多方面的優勢。首先,在實時交互場景中,它顯著提升了復雜場景的響應效率。通過采用NVMe SSD加速和高性能網絡,實現了微秒級的推理延遲,提高了Token處理速度,減少了資源占用,并支持更多的并發訪問,從而優化了業務成本。結合GPUDirect Storage和RDMA網絡,數據傳輸效率得到了進一步提升。

其次,KV Cache技術打破了顯存容量對上下文長度的限制,實現了GPU資源的動態調度,提升了單卡的并發推理能力。這一改進使得用戶在不增加GPU資源的情況下,能夠處理更高并發的推理請求,從而降低了GPU資源的消耗和投入成本。目前,該技術已廣泛應用于多模態大模型和實時交互等高算力需求的場景。

最后,針對當前企業廣泛采用的主流大模型如DeepSeek等,YRCloudFile的KV Cache技術不僅降低了企業的使用成本,還提升了推理場景下的響應效率。它能夠靈活適配從百億級參數模型到萬億級MoE混合專家模型,滿足政務、金融等高安全要求場景的數據本地化需求。同時,該技術還支持國產與海外芯片的異構算力環境,為企業提供自主可控的技術路徑。

在國內企業AI私有化部署浪潮的背景下,焱融科技以存儲技術創新推動了算力資源的高效利用,為AI的規模化應用提供了關鍵的基礎設施支撐。隨著多模態和實時交互場景的普及,存儲與計算的協同優化將成為企業降本增效的核心競爭力,而焱融科技的KVCache技術正是這一趨勢下的重要推動力量。

 
 
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