焱融存儲支持 KV Cache 技術(shù)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(wù)的響應(yīng)速度要求極高。焱融存儲 KV Cache 技術(shù),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(fù)雜場景的響應(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(wù)成本。同時,通過 GPUDirect Storage 與 RDMA 網(wǎng)絡(luò)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(shù),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(shù)已應(yīng)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)?;?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(shù)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(yīng)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(wù)、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(shù)路徑。
此次技術(shù)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(shù)創(chuàng)新推動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。