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据多家巨擘运筹帷幄机构最新研判，2026 年 中枢存储供应链的结构性贫窭已成行业刚性推行，供需缺口握续扩大且很可能无间至 2027 年。不仅是存储部件的单点问题，面前，生成式 AI 正从时间尝鲜全面走向限制化落地，大模子时间的运用场景正在从教悔为主转向训推并重和轻量推理，PD 分离、KV Cache 等时间的限制化运用在握续提高推理后果的同期，对高带宽、大容量的 GPU 内存建议了极致严苛的条款，显存资源垂危带来的行业暴躁正在握续蔓延。叠加存储部件供应贫窭与价钱跳升的双重压力，AI 产业发展濒临严峻的资源与资本挑战，单纯依靠 “力大砖飞” 的硬件堆叠，不仅会大幅推高每 token 资本，更受供应链产能制约难认为继，严重影响产业良性发展。
因此，通过软硬件协同优化提高 GPU 等关节部件的使用后果，成为破解内存供应链贫窭暴躁、责怪总体领有资本的中枢旅途。
破局窘境·架构解密：新华三打造智算推理新引擎
面前，大模子推理濒临的发展窘境已不行规避：模子对算力与显存的需求呈指数级增长，可是堆叠GPU硬件所带来的资本与能效压力，严重制约时间的可握续发展。尤其在处理长文本、多轮对话等场景时，模子为保存高下文而生成的KV Cache(键值缓存)会急剧彭胀，不仅大齐占用难得的GPU显存，更导致大齐重迭盘算，成为制约反应速率、推高运营资本的瓶颈。
直面资本与后果的核肉痛点，紫光股份旗下新华三集团打造出遵守兼备的大模子推理场景加快决议。通过其自研的定制化ASIC芯片提供硬件级加快，将KV Cache从GPU内存卸载到指定存储节点，构建专为AI瞎想的“下一代内存层”，松开GPU显存的压力，从而在系统层面兑现了存算资源的新均衡。新华三凭借自己遍及的硬件集成与全栈优化智商，驱动业内前沿科技与自研AI劳动器的革新耦合，经过深度的测试调优最终变成了大模子推理加快的最好实施，为业界提供了一条性能与资本兼顾的全新推理范式。
从部署形态来看，本决议既复古单机形态部署，胜利提高单台AI劳动器的推感性能。也复古通过外置存储节点的口头同期对接多台AI劳动器，提高集群的推感性能。
实磨砺证·性能跃升：中枢见地翻倍，推升深度推理新速率
为真切琢磨本决议中KV Cache卸载对推感性能的提高，新华三基于自研高性能AI劳动器进行基准测试，重心小器在团结机型上，启动DeepSeek-V3-671B模子时，继承圭臬推理劳动和继承KV Cache卸载加快决议的两种模式下的性能相反，划分构建10K和30K的文本输入，模拟本色运用场景中的多轮对话推理经过，以确保测试收尾具有本色参考价值。经多轮考据，继承KV Cache卸载加快决议的推理中枢见地权贵优化：
• 并发用户数提高200%：在调换TPOT(每个Token生成的平均蔓延，ms)收尾下，雷同的算力资源可复古的并发数权贵提高，保险用户体验的同期复古劳动更多的用户。
• 推理蔓延大幅责怪：TTFT(首Token生成的蔓延，ms)责怪70%，TPOT(每个Token生成的平均蔓延，ms)责怪30%，大幅镌汰反应蔓延，提高用户体验。
场景适配·全域障翳：贴合企业GenAI落地需求
• 交互式运用(多轮对话)： 如聊天机器东谈主、智能客服等。这类运用中，用户与模子的交互是多轮的，后续轮次的输入往往依赖于前序对话的高下文。通过快速加载存储历史 KV Cache，大致大幅镌汰反应蔓延，提高用户体验。
• 长高下文处理： 关于需要处理数千以至数万Tokens高下文的任务(如长文档问答、代码生成、复杂领导领路)，GPU内存容量往往成为瓶颈。本决议提供的PB级KV Cache扩展智商，使得处理这类长高下文任务更为沉静，幸免了因GPU内存不及导致的性能下落或任务失败。
• 高并发推理劳动： 在面向大齐用户的在线推理劳动中，系统需要同期处理多个并发央求。本决议通过高效的KV Cache责罚，大致复古更多并发会话，权贵提高系统的全体婉曲量(RPS)，从而在调换的GPU资源下劳动更多用户。
跟着模子限制的扩大和用户基数的扩张，大模子推理后果正成为AI基础要领性能的关节见地。新华三凭借多年来在AI界限的时间革新与实施探索推出推理加快决议，并进行尽心的调优实施，充分考据了该决议在提高推理后果方面的权贵上风，进一步加快GenAI运用的发展。
GenAI时间，推理加快注定是一条握续提高、永无至极的革新之路。面向昔日，新华三将握续在AI Infra界限深耕，提供更多针对不同场景，瞎想基于不同加快层级、不同加快介质等时间阶梯的推理加快决议，匡助企业和斥地者更恣意地应酬大模子落地运用的复杂性和限制挑战，鼓励AI时间在更多界限的运用和革新。
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