进一步探索并发布 KVCache 在推理场景中的留意性能优化数据セフレ 巨乳。

DeepSeek 引爆大模子在千行百业落地的配景下，存储与计较的协同优化正成为企业擢升 AI 推理效力、缩小运营资本的要害。KVCache 技巧通过"以存换算"的革命状态，权臣擢升了推感性能，成为企业构建大模子基础要领的必要采选。此前，焱融科技领先推出 YRCloudFile 漫衍式文献系统的 KVCache 特质，支握 PB 级缓存扩展，大幅提高 KV 缓存射中率与长高下文处理材干，为大模子推理提供更优性价比技巧决策。

在本篇著作中，焱融存储技巧团队基于公开数据集和业界公认的测试用具，基于 NVIDIA GPU 硬件平台模拟真的的推理业务场景，进一步探索并发布 KVCache 在推理场景中的留意性能优化数据。测试为止闪现，在换取畛域和推理蔓延 TTFT（Time-To-First-Token） 下，YRCloudFile KVCache 可支握更高并发查询苦求，为用户提供更迫临内容使用场景的性能考证与优化决策。这些数据不仅考证了 KVCache 技巧的有用性，并揭示了高性能 KVCache 给推理业务带来的可量化的价值。

为了考证将 GPU 内存扩展至 YRCloudFile KVCache 对 token 处理效力的权臣擢升效果，并充分展示焱融 AI 存储架构的至极性能，咱们进行了多轮测试。通过针对不同 token 数目和竖立的测试，长远探索该架构在内容应用中的优化后劲。以下测试均是基于原生 vLLM，以及 vLLM+YRCloudFile KVCache 进行的数据对比。

测试一：长高下文发问下，推理 TTFT 的对比数据

配景：输入长高下文，对比单次发问的回复总耗时（指跨越 20K 长度的 token）

显卡：NVIDIA T4

模子：Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4

测试要领：基于相似的高下文セフレ 巨乳，使用换取的问题，通过 QA chatbot 上进行发问模拟

测试论断：在长高下文场景中，使用 YRCloudFile KVCache 可完了高达 13 倍的 TTFT 性能擢升。这一权臣优化收货于其高效缓存射中率和对大畛域数据的快速处理材干，为大模子推理提供了更优的性能支握。

用户大批能招揽的 TTFT 在 2 秒以内。基于这一配景，咱们缠绵了测试二，以考证系统在长高下文场景下的性能施展。

测试二：使用不同高下文长度，在 TTFT ≤ 2 秒时，换取 GPU 能支撑的并发数对比数据。

配景：在换取显卡竖立与 2 秒 TTFT 蔓延延续条款下，通过对比原生 vLLM 与集成 YRCloudFile KVCache 的管制决策在不同高下文长度（--max-prompt-length 参数）下的并发支握材干，考证存储扩展对并发推理苦求的擢升效果。

显卡：NVIDIA L20

聚色

测试用具：使用 evalscope 测试用具， --dataset 参数为 longalpaca，以及指定不同 --max-prompt-length 参数值，进行测试。

测试论断：在换取 GPU 竖立下，当 TTFT ≤ 2 秒时，YRCloudFile KVCache 可承载的并发数可擢升 8 倍。这意味着，在换取数目的 GPU 竖立下，系统不祥餍足更高并发苦求的需求，权臣优化了推感性能和资源诳骗率。

测试三：在换取 GPU 竖立和较高并发数下，使用不同高下文长度的 TTFT 性能对比数据。

配景：在换取显卡竖立下，通过成立不同的高下文长度（--max-prompt-length 参数），在并发数为 30 情况下，使用原生 vLLM，以及 vLLM+YRCloudFile KVCache 进行的数据对比。

测试用具：evalscope，--dataset 使用 longalpaca，指定不同 --max-prompt-length，并发为 30 的情况下，进行测试。

测试论断：在较高并发数下，关于不同的高下文长度，YRCloudFile KVCache 所提供的 TTFT 蔓延可松开 4 倍以上；这标明 YRCloudFile KVCache 在高并发场景下，不祥有用优化推感性能，权臣减少蔓延，擢升用户体验。

本次测试通过多维度考证标明，YRCloudFile KVCache 在长高下文处理与高并发场景中展现出权臣性能上风：在 TTFT≤2 秒的严苛延续下，其支握的并发数擢升达 8 倍，且在高并发负载中蔓延可缩小 4 倍以上。这一效果不仅印证了 "存储 - 计较协同优化" 对 AI 推理效力的中枢价值，更揭示了通过漫衍式存储架构扩展显存资源的技巧旅途，不祥有用冒昧传统 GPU 算力瓶颈，完了资源诳骗率的指数级擢升。

现时，跟着 DeepSeek 等大模子在千行百业的畛域化落地，企业对推理效力与资本优化的需求愈发伏击。YRCloudFile KVCache 通过 PB 级缓存扩展材干，将存储资源波折为计较性能增益，为行业提供了兼顾高性能与低资本的蔓延程序。这种以存储架构革命启动算力开释的状态セフレ 巨乳，或将成为企业构建下一代 AI 基础要领的要害冒昧点，加快大模子从技巧冒昧到买卖闭环的演经过度。

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