焱融存儲(chǔ)支持 KV Cache 技術(shù)新優(yōu)勢(shì)

優(yōu)勢(shì)一

焱融 AI 推理存儲(chǔ)優(yōu)化實(shí)時(shí)交互性能

在實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景中，用戶對(duì) AI 服務(wù)的響應(yīng)速度要求極高。焱融存儲(chǔ) KV Cache 技術(shù)，大幅縮短大模型推理的首個(gè)Token耗時(shí)（Time To First Token）和 Token 間耗時(shí)（Time Between Token），顯著提升復(fù)雜場(chǎng)景的響應(yīng)效率。該方案采用 NVMe SSD 加速與高性能網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)推理延遲，提升 Token 處理速度，減少資源占用，支持更多并發(fā)訪問(wèn)，優(yōu)化業(yè)務(wù)成本。同時(shí)，通過(guò) GPUDirect Storage 與 RDMA 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率，提升用戶體驗(yàn)。

優(yōu)勢(shì)二

顯存資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化與推理加速

焱融存儲(chǔ) KV Cache 技術(shù)，突破顯存容量對(duì)上下文長(zhǎng)度的限制，實(shí)現(xiàn) GPU 資源動(dòng)態(tài)調(diào)度，提升單卡并發(fā)推理能力。這意味著用戶可以在不增加 GPU 資源的情況下，實(shí)現(xiàn)更高并發(fā)的推理請(qǐng)求，大幅降低 GPU 資源消耗與投入成本。目前，該技術(shù)已應(yīng)用于多模態(tài)大模型、實(shí)時(shí)交互等高算力需求場(chǎng)景，為 AGI 時(shí)代規(guī)?；?AI 落地提供高性價(jià)比的算力底座。 

優(yōu)勢(shì)三

DeepSeek 級(jí)架構(gòu)體驗(yàn)

針對(duì)當(dāng)前企業(yè)廣泛采用的 DeepSeek 等主流大模型，焱融存儲(chǔ) KV Cache 技術(shù)進(jìn)一步降低企業(yè)使用成本的同時(shí)，提升推理場(chǎng)景下的響應(yīng)效率?？伸`活適配從百億級(jí)參數(shù)模型到萬(wàn)億級(jí) MoE 混合專家模型，滿足政務(wù)、金融等高安全要求場(chǎng)景的數(shù)據(jù)本地化需求，同時(shí)支持國(guó)產(chǎn)與海外芯片的異構(gòu)算力環(huán)境，為企業(yè)提供自主可控的技術(shù)路徑。

此次技術(shù)突破正值國(guó)內(nèi)企業(yè) AI 私有化部署浪潮，焱融科技以存儲(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)算力資源的高效利用，為 AI 規(guī)?；瘧?yīng)用提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施支撐。隨著多模態(tài)與實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景的普及，存儲(chǔ)與計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化，KV Cache “以存換算”將成為企業(yè)降本增效的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

nina