AI存儲領域的創新者焱融科技近期宣布了一項重大技術進展，其自主研發的分布式文件存儲系統YRCloudFile成功融入了大模型推理場景的關鍵特性——KV Cache功能。這一突破為AI推理效能帶來了顯著提升。
YRCloudFile的KV Cache功能通過一種高效的緩存機制，極大地加速了數據的讀取速度，從而顯著提高了推理性能。尤為重要的是，它打破了GPU顯存的限制，使得推理過程中GPU的效率和并發處理能力得到大幅提升。這意味著，在不增加GPU資源投入的前提下，用戶可以處理更高并發的推理請求，大幅降低了GPU資源的消耗和相關成本。
不僅如此，KV Cache還顯著減少了推理的首個Token耗時以及Token間的延遲，為用戶帶來了更為流暢的使用體驗。這一改進在實時交互場景中尤為重要，用戶對AI服務的響應速度要求極高，而焱融科技的這一技術突破正好滿足了這一需求。
焱融科技更進一步，實現了與DeepSeek相媲美的架構，即DeepSeek級架構。這一架構為用戶提供了與DeepSeek一致的優質體驗，尤其在推理場景中表現突出。在相同規模和推理速度下，焱融存儲能夠支持更長的上下文處理和更多的查詢請求，為大模型推理提供了更高的性價比。
YRCloudFile的KV Cache技術帶來了多方面的優勢。首先，在實時交互場景中，它顯著提升了復雜場景的響應效率。通過采用NVMe SSD加速和高性能網絡，實現了微秒級的推理延遲，提高了Token處理速度，減少了資源占用，并支持更多的并發訪問，從而優化了業務成本。結合GPUDirect Storage和RDMA網絡，數據傳輸效率得到了進一步提升。
其次，KV Cache技術打破了顯存容量對上下文長度的限制，實現了GPU資源的動態調度，提升了單卡的并發推理能力。這一改進使得用戶在不增加GPU資源的情況下，能夠處理更高并發的推理請求，從而降低了GPU資源的消耗和投入成本。目前，該技術已廣泛應用于多模態大模型和實時交互等高算力需求的場景。
最后，針對當前企業廣泛采用的主流大模型如DeepSeek等，YRCloudFile的KV Cache技術不僅降低了企業的使用成本，還提升了推理場景下的響應效率。它能夠靈活適配從百億級參數模型到萬億級MoE混合專家模型，滿足政務、金融等高安全要求場景的數據本地化需求。同時，該技術還支持國產與海外芯片的異構算力環境，為企業提供自主可控的技術路徑。
在國內企業AI私有化部署浪潮的背景下，焱融科技以存儲技術創新推動了算力資源的高效利用，為AI的規模化應用提供了關鍵的基礎設施支撐。隨著多模態和實時交互場景的普及，存儲與計算的協同優化將成為企業降本增效的核心競爭力，而焱融科技的KVCache技術正是這一趨勢下的重要推動力量。
