在AI技術(shù)日新月異的今天，大模型正逐步滲透到各行各業(yè)，企業(yè)對AI推理效率和運營成本的關(guān)注度也隨之提升。在這一背景下，存儲與計算的協(xié)同優(yōu)化策略應(yīng)運而生，成為優(yōu)化AI推理性能、降低運營成本的重要途徑。其中，KVCache技術(shù)憑借“以存換算”的創(chuàng)新理念，在提升推理性能方面表現(xiàn)突出，成為構(gòu)建大模型基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的一環(huán)。

焱融科技在此領(lǐng)域先行一步，推出了YRCloudFile分布式文件系統(tǒng)的KVCache特性，該特性支持PB級緩存擴展，顯著提高了KV緩存命中率和長上下文處理能力，為企業(yè)提供了更具性價比的大模型推理解決方案。為了深入探索KVCache在推理場景中的性能優(yōu)化效果，焱融存儲技術(shù)團隊基于公開數(shù)據(jù)集和業(yè)界標準測試工具，在NVIDIA GPU硬件平臺上進行了多輪測試。

測試結(jié)果顯示，YRCloudFile KVCache在長上下文處理和高并發(fā)場景下均展現(xiàn)出顯著性能優(yōu)勢。在長上下文提問測試中，使用YRCloudFile KVCache可將推理的Time-To-First-Token（TTFT）性能提升高達13倍，這一優(yōu)化得益于其高效的緩存命中率和快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。而在并發(fā)數(shù)對比測試中，當(dāng)TTFT限制在2秒以內(nèi)時，YRCloudFile KVCache可承載的并發(fā)數(shù)相比原生vLLM提升了8倍，這一結(jié)果驗證了存儲擴展對并發(fā)推理請求的有效提升。

在高并發(fā)負載下的TTFT性能對比測試中，YRCloudFile KVCache同樣表現(xiàn)出色。在并發(fā)數(shù)為30的情況下，對于不同長度的上下文，YRCloudFile KVCache所提供的TTFT延遲相比原生vLLM縮小了4倍以上。這一數(shù)據(jù)不僅進一步證實了KVCache技術(shù)的有效性，也揭示了高性能KVCache在優(yōu)化推理性能、減少延遲方面的巨大潛力。

YRCloudFile KVCache的這些性能優(yōu)勢，得益于其創(chuàng)新的存儲與計算協(xié)同優(yōu)化策略。通過將GPU內(nèi)存擴展至YRCloudFile KVCache，企業(yè)能夠充分利用存儲資源，提升計算性能，從而突破傳統(tǒng)GPU算力的瓶頸。這一技術(shù)路徑不僅優(yōu)化了推理性能，還顯著提高了資源利用率，為企業(yè)帶來了實實在在的效益。

隨著DeepSeek等大模型在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)對推理效率和成本優(yōu)化的需求日益迫切。YRCloudFile KVCache憑借其PB級緩存擴展能力和高效的存儲-計算協(xié)同優(yōu)化策略，為企業(yè)提供了兼顧高性能和低成本的實踐范例。這一創(chuàng)新模式不僅推動了AI技術(shù)的進一步發(fā)展，也為企業(yè)構(gòu)建下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施提供了關(guān)鍵突破點。

YRCloudFile KVCache的成功實踐，也為企業(yè)探索以存儲架構(gòu)創(chuàng)新驅(qū)動算力釋放的新路徑提供了有益啟示。通過充分利用存儲資源，企業(yè)可以進一步提升計算性能，從而加速大模型從技術(shù)突破到商業(yè)閉環(huán)的演進進程。這一趨勢不僅將推動AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也將為企業(yè)帶來更加廣闊的發(fā)展前景。