推理性能提升13倍，延时缩短超4倍丨实测焱融YRCloudFile KVCache

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DeepSeek 引爆大模型在千行百业落地的背景下，存储与计算的协同优化正成为企业提升 AI 推理效率、降低运营成本的关键。KVCache 技术通过“以存换算”的创新模式，显著提升了推理性能，成为企业构建大模型基础设施的必要选择。此前，焱融科技率先推出 YRCloudFile 分布式文件系统的 KVCache 特性，支持 PB 级缓存扩展，大幅提高 KV 缓存命中率与长上下文处理能力，为大模型推理提供更优性价比技术方案。 在本篇文章中，焱融存储技术团队基于公开数据集和业界公认的测试工具，基于 NVIDIA GPU 硬件平台模拟真实的推理业务场景，进一步探索并发布 KVCache 在推理场景中的详细性能优化数据。 测试结果显示，在相同规模和推理延迟 TTFT (Time-To-First-Token) 下，YRCloudFile KVCache 可支持更高并发查询请求，为用户提供更贴近实际使用场景的性能验证与优化方案。 ………………………………