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長上下文 AI 時代的持久化內存 L3 存儲

突破 HBM 容量墻,解鎖 Agentic AI 無限潛力
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無限語境

支持百萬級 Token 上下文
無限語境

極致降本

以 1/100 的成本擴展內存容量
極致降本

極速響應

微秒級延遲,穩定 p99
極速響應

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AI 推理正在撞上"內存墻"
上下文"大爆炸"
從 4K 到 1M+ Token,Agentic AI 的多輪對話與復雜任務處理讓上下文呈指數級增長,HBM 容量增長遠落后于模型需求
上下文"大爆炸"
昂貴的"內存墻"
依賴堆砌 HBM (L1) 和 DRAM (L2) 擴展上下文成本極高,且 GPU 利用率常年徘徊在 30%-55%
昂貴的"內存墻"
傳統存儲的失效
傳統 NAS 或對象存儲延遲高、不僅無法滿足 KVCache 的微秒級讀寫需求,更缺乏對細碎 Page 的優化
傳統存儲的失效
為 AI 推理打造的 L3 “外部內存”
MeshFusion 是一款融合型存儲系統,采用 Shared-Everything 架構,將每臺 GPU 服務器的本地 NVMe SSD、空閑 CPU 核心與高速網絡聚合成一個統一的高性能存儲池。
它不只是存儲,更是 AI 推理棧的延伸。通過將冷/溫 KVCache 下沉至 MeshFusion,實現“存算解耦”的容量與“存算融合”的性能
四大關鍵技術,打破存儲性能瓶頸
FlexPath? 智能網絡引擎
摒棄傳統 Bonding,支持多網卡/多子網動態條帶化并行。自動識別大小 I/O,大 I/O 疊加帶寬,小 I/O 低抖動直通,毫秒級鏈路切換
FlexPath? 智能網絡引擎
端到端零拷貝(Zero-Copy)
專為 NVMe 設計的 SPDK 用戶態訪問。配合 usrbio 接口,實現從網卡到 GPU 顯存的數據零拷貝,消除內核上下文切換開銷
端到端零拷貝(Zero-Copy)
智能小 IO 聚合
針對 KVCache 大量細碎 Page 的特性,在客戶端進行聚合,將隨機小寫轉換為后端友好的順序大寫,大幅降低寫放大
智能小 IO 聚合
Shared-Everything 并行架構
任何節點可并行訪問任意數據。單一命名空間管理全閃存池,徹底消除“熱點瓶頸”,線性擴展性能與容量
Shared-Everything 并行架構
專為 KVCache 而生:極致性能與靈活部署
極致性能架構
MeshFusion 采用全對稱分布式架構,消除熱點瓶頸,任一節點可訪問全局數據,實現性能線性擴展。底層融合 RDMA 與智能選路,保障毫秒級故障切換。更通過 usrbio 技術繞過內核,實現數據直達 GPU 顯存,在大幅降低 CPU 開銷的同時,徹底釋放 AI 極致吞吐性能。
極致性能架構極致性能架構
專為 KVCache 優化
針對 KVCache 細碎 Page 寫入,系統智能聚合為順序大寫,大幅提升持久化效率;并在高并發下保持 P95/P99 延遲平穩,有效杜絕推理卡頓。配合高并發預取技術,MeshFusion 可瞬間加載歷史會話,實現長 Context 場景下的秒級“熱啟動”,保障絲滑流暢體驗。
專為 KVCache 優化專為 KVCache 優化
靈活部署形態
可提供高度靈活的架構選擇以適應不同階段的業務需求。融合部署模式可利用 GPU 服務器閑置 CPU 與本地 NVMe 構建存儲池,無需專用硬件,實現極致性價比;分離部署模式構建獨立存儲集群,適合超大規模 AI 工廠,實現存算資源的解耦擴容與統一精細化治理。
靈活部署形態靈活部署形態
無縫融入主流推理生態
??MeshFusion 不修改模型權重,不改變服務邏輯,以 “系統工程” 代替 “堆砌硬件”
推理服務兼容

推理服務兼容

vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo, LMDeploy

KVCache 框架適配

KVCache 框架適配

Mooncake, HiCache, LMCache

接口支持

接口支持

POSIX, usrbio

硬件支持

硬件支持

廣泛適配 NVIDIA 及國產 GPU 算力卡(華為 Ascend、寒武紀等)

全場景賦能:從長文本分析到 Agentic AI

Agentic AI (AI 智能體)

場景

場景

代碼生成、復雜任務規劃。

價值

價值

持久化存儲多輪對話的歷史狀態,無需重復計算,降低端到端延遲。

長文檔分析 (Long Context)

場景

場景

法律合同審查、財報分析、書籍問答。

價值

價值

低成本承載 128K~1M+ 超長上下文,避免顯存溢出 (OOM)。

多租戶模型服務 (Model Serving)

場景

場景

云廠商 API 服務。

價值

價值

在有限的 GPU 顯存中并發服務更多用戶,提升 ROI。

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