AI 存储厂商焱融科技宣布，其自主研发的分布式文件存储系统YRCloudFile已成功支持大模型推理场景的 KV Cache 特性，为 AI 推理带来显著价值提升。
KV Cache 通过高效缓存机制加速数据读取，显著提升推理性能，突破 GPU 显存瓶颈，大幅提升推理 GPU 效率和并发处理能力。这意味着用户可以在不增加 GPU 资源的情况下，实现更高并发的推理请求，大幅降低 GPU 资源消耗与投入成本。同时，它还能够降低推理的首个 Token 耗时和 Token 间耗时延时，提升用户使用体验。
此外，焱融科技实现了DeepSeek级架构，构建与DeepSeek一致的推理场景存算参考架构。用户在使用支持 KV Cache 的焱融存储时，能够享受到与DeepSeek同等架构带来的优质体验。在相同规模和推理速度下，焱融存储支持更长的上下文处理和更多查询请求，为大模型推理提供更优的性价比。
焱融存储支持 KV Cache 技术新优势
优势一｜焱融 AI 推理存储优化实时交互性能
在实时交互场景中，用户对 AI 服务的响应速度要求极高。焱融存储 KV Cache 技术，大幅缩短大模型推理的首个 Token 耗时（Time To First Token）和 Token 间耗时（Time Between Token），显著提升复杂场景的响应效率。该方案采用 NVMe SSD 加速与高性能网络，实现微秒级推理延迟，提升 Token 处理速度，减少资源占用，支持更多并发访问，优化业务成本。同时，通过 GPUDirect Storage 与 RDMA 网络的结合进一步优化数据传输效率，提升用户体验。
优势二｜显存资源动态优化与推理加速
焱融存储 KV Cache 技术，突破显存容量对上下文长度的限制，实现 GPU 资源动态调度，提升单卡并发推理能力。这意味着用户可以在不增加 GPU 资源的情况下，实现更高并发的推理请求，大幅降低 GPU 资源消耗与投入成本。目前，该技术已应用于多模态大模型、实时交互等高算力需求场景，为 AGI 时代规模化 AI 落地提供高性价比的算力底座。
优势三｜DeepSeek级架构体验
针对当前企业广泛采用的 DeepSeek 等主流大模型，焱融存储 KV Cache 技术进一步降低企业使用成本的同时，提升推理场景下的响应效率。可灵活适配从百亿级参数模型到万亿级 MoE 混合专家模型，满足政务、金融等高安全要求场景的数据本地化需求，同时支持国产与海外芯片的异构算力环境，为企业提供自主可控的技术路径。
此次技术突破正值国内企业 AI 私有化部署浪潮，焱融科技以存储技术创新推动算力资源的高效利用，为 AI 规模化应用提供了关键基础设施支撑。随着多模态与实时交互场景的普及，存储与计算的协同优化，KVCache“以存换算”将成为企业降本增效的核心竞争力。
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