Redmi Pad評測：紅米充滿野心的一次嘗試
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AI 存儲廠商焱融科技宣布，其自主研發的分布式文件存儲系統YRCloudFile已成功支持大模型推理場景的 KV Cache 特性，為 AI 推理帶來顯著價值提升。
KV Cache 通過高效緩存機制加速數據讀取，顯著提升推理性能，突破 GPU 顯存瓶頸，大幅提升推理 GPU 效率和并發處理能力。這意味著用戶可以在不增加 GPU 資源的情況下，實現更高并發的推理請求，大幅降低 GPU 資源消耗與投入成本。同時，它還能夠降低推理的首個 Token 耗時和 Token 間耗時延時，提升用戶使用體驗。
此外，焱融科技實現了DeepSeek級架構，構建與DeepSeek一致的推理場景存算參考架構。用戶在使用支持 KV Cache 的焱融存儲時，能夠享受到與DeepSeek同等架構帶來的優質體驗。在相同規模和推理速度下，焱融存儲支持更長的上下文處理和更多查詢請求，為大模型推理提供更優的性價比。
焱融存儲支持 KV Cache 技術新優勢
優勢一｜焱融 AI 推理存儲優化實時交互性能
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 加速與高性能網絡，實現微秒級推理延遲，提升 Token 處理速度，減少資源占用，支持更多并發訪問，優化業務成本。同時，通過 GPUDirect Storage 與 RDMA 網絡的結合進一步優化數據傳輸效率，提升用戶體驗。
優勢二｜顯存資源動態優化與推理加速
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 GPU 資源動態調度，提升單卡并發推理能力。這意味著用戶可以在不增加 GPU 資源的情況下，實現更高并發的推理請求，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大模型、實時交互等高算力需求場景，為 AGI 時代規模化 AI 落地提供高性價比的算力底座。
優勢三｜DeepSeek級架構體驗
針對當前企業廣泛采用的 DeepSeek 等主流大模型，焱融存儲 KV Cache 技術進一步降低企業使用成本的同時，提升推理場景下的響應效率。可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。
此次技術突破正值國內企業 AI 私有化部署浪潮，焱融科技以存儲技術創新推動算力資源的高效利用，為 AI 規模化應用提供了關鍵基礎設施支撐。隨著多模態與實時交互場景的普及，存儲與計算的協同優化，KVCache“以存換算”將成為企業降本增效的核心競爭力。
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