焱融存儲支持 KV Cache 技術新優(yōu)勢

優(yōu)勢一

焱融 AI 推理存儲優(yōu)化實時交互性能

在實時交互場景中，用戶對 AI 服務的響應速度要求極高。焱融存儲 KV Cache 技術，大幅縮短大模型推理的首個Token耗時（Time To First Token）和 Token 間耗時（Time Between Token），顯著提升復雜場景的響應效率。該方案采用 NVMe SSD 加速與高性能網(wǎng)絡，實現(xiàn)微秒級推理延遲，提升 Token 處理速度，減少資源占用，支持更多并發(fā)訪問，優(yōu)化業(yè)務成本。同時，通過 GPUDirect Storage 與 RDMA 網(wǎng)絡的結(jié)合進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率，提升用戶體驗。

優(yōu)勢二

顯存資源動態(tài)優(yōu)化與推理加速

焱融存儲 KV Cache 技術，突破顯存容量對上下文長度的限制，實現(xiàn) GPU 資源動態(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，實現(xiàn)更高并發(fā)的推理請求，大幅降低 GPU 資源消耗與投入成本。目前，該技術已應用于多模態(tài)大模型、實時交互等高算力需求場景，為 AGI 時代規(guī)模化 AI 落地提供高性價比的算力底座。 

優(yōu)勢三

DeepSeek 級架構(gòu)體驗

針對當前企業(yè)廣泛采用的 DeepSeek 等主流大模型，焱融存儲 KV Cache 技術進一步降低企業(yè)使用成本的同時，提升推理場景下的響應效率?？伸`活適配從百億級參數(shù)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(shù)據(jù)本地化需求，同時支持國產(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路徑。

此次技術突破正值國內(nèi)企業(yè) AI 私有化部署浪潮，焱融科技以存儲技術創(chuàng)新推動算力資源的高效利用，為 AI 規(guī)?；瘧锰峁┝岁P鍵基礎設施支撐。隨著多模態(tài)與實時交互場景的普及，存儲與計算的協(xié)同優(yōu)化，KV Cache “以存換算”將成為企業(yè)降本增效的核心競爭力。

nina