在AI技術日新月異的今天，大模型正逐步滲透到各行各業，企業對AI推理效率和運營成本的關注度也隨之提升。在這一背景下，存儲與計算的協同優化策略應運而生，成為優化AI推理性能、降低運營成本的重要途徑。其中，KVCache技術憑借“以存換算”的創新理念，在提升推理性能方面表現突出，成為構建大模型基礎設施不可或缺的一環。
焱融科技在此領域先行一步，推出了YRCloudFile分布式文件系統的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化效果，焱融存儲技術團隊基于公開數據集和業界標準測試工具，在NVIDIA GPU硬件平臺上進行了多輪測試。
測試結果顯示，YRCloudFile KVCache在長上下文處理和高并發場景下均展現出顯著性能優勢。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，這一優化得益于其高效的緩存命中率和快速處理大規模數據的能力。而在并發數對比測試中，當TTFT限制在2秒以內時，YRCloudFile KVCache可承載的并發數相比原生vLLM提升了8倍，這一結果驗證了存儲擴展對并發推理請求的有效提升。
在高并發負載下的TTFT性能對比測試中，YRCloudFile KVCache同樣表現出色。在并發數為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。這一數據不僅進一步證實了KVCache技術的有效性，也揭示了高性能KVCache在優化推理性能、減少延遲方面的巨大潛力。
YRCloudFile KVCache的這些性能優勢，得益于其創新的存儲與計算協同優化策略。通過將GPU內存擴展至YRCloudFile KVCache，企業能夠充分利用存儲資源，提升計算性能，從而突破傳統GPU算力的瓶頸。這一技術路徑不僅優化了推理性能，還顯著提高了資源利用率，為企業帶來了實實在在的效益。
隨著DeepSeek等大模型在各行各業的廣泛應用，企業對推理效率和成本優化的需求日益迫切。YRCloudFile KVCache憑借其PB級緩存擴展能力和高效的存儲-計算協同優化策略，為企業提供了兼顧高性能和低成本的實踐范例。這一創新模式不僅推動了AI技術的進一步發展，也為企業構建下一代AI基礎設施提供了關鍵突破點。
YRCloudFile KVCache的成功實踐，也為企業探索以存儲架構創新驅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，企業可以進一步提升計算性能，從而加速大模型從技術突破到商業閉環的演進進程。這一趨勢不僅將推動AI技術的廣泛應用，也將為企業帶來更加廣闊的發展前景。
