KVCache
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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。
