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(duì)AI推理效率和運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)注度也隨之提升。在這一背景下,存儲(chǔ)與計(jì)算的協(xié)同優(yōu)化策略應(yīng)運(yùn)而生,成為優(yōu)化AI推理性能、降低運(yùn)營(yíng)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(jí)緩存擴(kuò)展,顯著提高了KV緩存命中率和長(zhǎng)上下文處理能力,為企業(yè)提供了更具性價(jià)比的大模型推理解決方案。為了深入探索KVCache在推理場(chǎng)景中的性能優(yōu)化效果,焱融存儲(chǔ)技術(shù)團(tuán)隊(duì)基于公開(kāi)數(shù)據(jù)集和業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工具,在NVIDIA GPU硬件平臺(tái)上進(jìn)行了多輪測(cè)試。
測(cè)試結(jié)果顯示,YRCloudFile KVCache在長(zhǎng)上下文處理和高并發(fā)場(chǎng)景下均展現(xiàn)出顯著性能優(yōu)勢(shì)。在長(zhǎng)上下文提問(wèn)測(cè)試中,使用YRCloudFile KVCache可將推理的Time-To-First-Token(TTFT)性能提升高達(dá)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(duì)比測(cè)試中,當(dāng)TTFT限制在2秒以內(nèi)時(shí),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(yàn)證了存儲(chǔ)擴(kuò)展對(duì)并發(fā)推理請(qǐng)求的有效提升。
在高并發(fā)負(fù)載下的TTFT性能對(duì)比測(cè)試中,YRCloudFile KVCache同樣表現(xiàn)出色。在并發(fā)數(shù)為30的情況下,對(duì)于不同長(zhǎng)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(jìn)一步證實(shí)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(shì),得益于其創(chuàng)新的存儲(chǔ)與計(jì)算協(xié)同優(yōu)化策略。通過(guò)將GPU內(nèi)存擴(kuò)展至YRCloudFile KVCache,企業(yè)能夠充分利用存儲(chǔ)資源,提升計(jì)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(lái)了實(shí)實(shí)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(duì)推理效率和成本優(yōu)化的需求日益迫切。YRCloudFile KVCache憑借其PB級(jí)緩存擴(kuò)展能力和高效的存儲(chǔ)-計(jì)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(shí)踐范例。這一創(chuàng)新模式不僅推動(dòng)了AI技術(shù)的進(jìn)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(diǎn)。
YRCloudFile KVCache的成功實(shí)踐,也為企業(yè)探索以存儲(chǔ)架構(gòu)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)算力釋放的新路徑提供了有益啟示。通過(guò)充分利用存儲(chǔ)資源,企業(yè)可以進(jìn)一步提升計(jì)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(jìn)進(jìn)程。這一趨勢(shì)不僅將推動(dòng)AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,也將為企業(yè)帶來(lái)更加廣闊的發(fā)展前景。
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