在AI技术日新月异的今天，大模型正逐步渗透到各行各业，企业对AI推理效率和运营成本的关注度也随之提升。在这一背景下，存储与计算的协同优化策略应运而生，成为优化AI推理性能、降低运营成本的重要途径。其中，KVCache技术凭借“以存换算”的创新理念，在提升推理性能方面表现突出，成为构建大模型基础设施不可或缺的一环。
焱融科技在此领域先行一步，推出了YRCloudFile分布式文件系统的KVCache特性，该特性支持PB级缓存扩展，显著提高了KV缓存命中率和长上下文处理能力，为企业提供了更具性价比的大模型推理解决方案。为了深入探索KVCache在推理场景中的性能优化效果，焱融存储技术团队基于公开数据集和业界标准测试工具，在NVIDIA GPU硬件平台上进行了多轮测试。
测试结果显示，YRCloudFile KVCache在长上下文处理和高并发场景下均展现出显著性能优势。在长上下文提问测试中，使用YRCloudFile KVCache可将推理的Time-To-First-Token（TTFT）性能提升高达13倍，这一优化得益于其高效的缓存命中率和快速处理大规模数据的能力。而在并发数对比测试中，当TTFT限制在2秒以内时，YRCloudFile KVCache可承载的并发数相比原生vLLM提升了8倍，这一结果验证了存储扩展对并发推理请求的有效提升。
在高并发负载下的TTFT性能对比测试中，YRCloudFile KVCache同样表现出色。在并发数为30的情况下，对于不同长度的上下文，YRCloudFile KVCache所提供的TTFT延迟相比原生vLLM缩小了4倍以上。这一数据不仅进一步证实了KVCache技术的有效性，也揭示了高性能KVCache在优化推理性能、减少延迟方面的巨大潜力。
YRCloudFile KVCache的这些性能优势，得益于其创新的存储与计算协同优化策略。通过将GPU内存扩展至YRCloudFile KVCache，企业能够充分利用存储资源，提升计算性能，从而突破传统GPU算力的瓶颈。这一技术路径不仅优化了推理性能，还显著提高了资源利用率，为企业带来了实实在在的效益。
随着DeepSeek等大模型在各行各业的广泛应用，企业对推理效率和成本优化的需求日益迫切。YRCloudFile KVCache凭借其PB级缓存扩展能力和高效的存储-计算协同优化策略，为企业提供了兼顾高性能和低成本的实践范例。这一创新模式不仅推动了AI技术的进一步发展，也为企业构建下一代AI基础设施提供了关键突破点。
YRCloudFile KVCache的成功实践，也为企业探索以存储架构创新驱动算力释放的新路径提供了有益启示。通过充分利用存储资源，企业可以进一步提升计算性能，从而加速大模型从技术突破到商业闭环的演进进程。这一趋势不仅将推动AI技术的广泛应用，也将为企业带来更加广阔的发展前景。
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