KVCache
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深度解析 YRCache 多机共享丨打破跨节点 KVCache 缓存壁垒 尽释大规模 GPU 推理集群计算潜能
焱融科技专门面向 AI 推理场景的 KVCache 管理优化方案——YRCache，创新引入了多机共享缓存机制，通过分层架构与智能管理策略，实现了多机环境下的 KV 缓存高效共享，显著提升了大规模 GPU 集群的整体资源利用率与推理性能。
焱融科技携手哈工大（深圳）共启 AI 推理存储研究，推进 AI 基础设施创新
国内领先的高性能存储厂商焱融科技携手哈尔滨工业大学（深圳）共同启动“面向未来 AI 推理存储”研究项目。此次合作聚焦于 AI 推理场景下的高性能数据访问与缓存优化，旨在打破算力与存储间的性能瓶颈，探索更高效、更智能的基础设施架构。
加速 AI 推理，焱融全闪存储成就 KVCache 以存换算关键一跃
KVCache 作为AI推理加速技术的核心方案备受业界关注，而其高效落地的关键在于全闪存储 —— 仅当存储访问延迟低于计算延迟时，“以存换算” 才能实现加速价值。焱融全闪存储以世界级领先性能保障极低延迟的 KVCache 存储访问，释放 AI 推理性能。
用户实测 YRCloudFile KVCache 丨以存代算显著提升 AI 推理性价比
YRCloudFile KVCache 在用户实际 AI 推理业务中展现出卓越性能：在将 TTFT 控制在 2 秒的用户体验红线内的情况下，并发能力较原生 vLLM 提升 3.2 倍。充分证明了其保障快速推理响应与高并发支持的能力，全面提升大语言模型推理的性价比。
推理性能提升 13 倍，延时缩短超 4 倍丨实测焱融 YRCloudFile KVCache
实测结果表明，YRCloudFile KVCache 在长上下文处理和高并发场景下展现出卓越性能优势：在长上下文任务中，TTFT 性能提升可达 13 倍。在 TTFT≤2 秒的严苛约束下，相同 GPU 配置下的并发支持能力提升 8 倍，同时在高并发负载下，延迟降低超过 4 倍。
官宣｜焱融 YRCloudFile 发布面向 AI 推理的分布式 KV Cache 特性
焱融文件存储系统 YRCloudFile 发布面向 AI 推理的分布式KV Cache特性，为 AI 推理带来显著价值提升。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。
