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AI 推理加速解決方案

全閃并行文件系統(tǒng) × KVCache 加速，讓每一張 GPU 都物盡其用

AI 推理加速解決方案

全閃并行文件系統(tǒng) × KVCache 加速，讓每一張 GPU 都物盡其用

為什么 AI 推理成本居高不下？

隨著大模型參數(shù)規(guī)模增長，傳統(tǒng)推理架構面臨顯存瓶頸、性能限制和成本失控的三重壓力

GPU 顯存不足

隨著長上下文與多并發(fā)推理場景增多，KVCache 在顯存中占比持續(xù)上升，常成為 GPU 利用率的主要限制因素。

GPU 顯存不足

吞吐與延遲矛盾

推理系統(tǒng)在批處理策略中往往面臨吞吐與時延的權衡：批次越大 GPU 利用率越高，但響應時延也越長。

吞吐與延遲矛盾

成本線性上升

當推理規(guī)模擴大時，顯存容量成為首要擴展瓶頸。傳統(tǒng)方式往往只能線性增加 GPU 以維持服務性能，導致成本增長遠超業(yè)務收益。

成本線性上升

以存代算 AI Mesh KVCache 推理加速方案

AI Mesh 高性能文件存儲，采用革命性的存儲計算分離架構，把推理的顯存瓶頸遷移到可橫向擴展的全閃存儲，讓 GPU 專注于計算，釋放顯存資源，突破傳統(tǒng)推理瓶頸

推理服務層：作為面向用戶請求的頂層編排器，負責請求調度、動態(tài)批處理、前綴緩存共享等核心推理邏輯。兼容 vLLM/Dynamo 等主流框架，支持 PD 分離與 P2P 傳輸，智能編排批處理與緩存共享

KVCache 管理層：是解決方案的“智能大腦”。它統(tǒng)一管理 L1（GPU HBM）、L2（服務器主內存DRAM）和L3（外部存儲）三級緩存體系。負責制定并執(zhí)行智能的預取、淘汰、壓縮策略，并實現(xiàn)跨推理實例的KVCache復用，最大化緩存命中率

存儲接入層：提供統(tǒng)一的存儲抽象接口，向下封裝多種異構存儲介質和高速互聯(lián)路徑。支持 GDS/RDMA 等高速傳輸，兼容 S3/Posix 適配不同場景

L3 外部內存層：基于 AI Mesh 分布式存儲，提供統(tǒng)一命名空間，適配 KV 讀寫與上層緩存策略,

推理服務層：作為面向用戶請求的頂層編排器，負責請求調度、動態(tài)批處理、前綴緩存共享等核心推理邏輯。兼容 vLLM/Dynamo 等主流框架，支持 PD 分離與 P2P 傳輸，智能編排批處理與緩存共享

KVCache 管理層：是解決方案的“智能大腦”。它統(tǒng)一管理 L1（GPU HBM）、L2（服務器主內存DRAM）和L3（外部存儲）三級緩存體系。負責制定并執(zhí)行智能的預取、淘汰、壓縮策略，并實現(xiàn)跨推理實例的KVCache復用，最大化緩存命中率

存儲接入層：提供統(tǒng)一的存儲抽象接口，向下封裝多種異構存儲介質和高速互聯(lián)路徑。支持 GDS/RDMA 等高速傳輸，兼容 S3/Posix 適配不同場景

L3 外部內存層：基于 AI Mesh 分布式存儲，提供統(tǒng)一命名空間，適配 KV 讀寫與上層緩存策略,

四大核心技術突破

XPFS 重新定義了 AI 推理存儲架構，帶來前所未有的性能和成本優(yōu)勢

Shared-Everything 架構

Shared-Everything 架構

Shared-Everything 架構

所有GPU可以直接訪問全局共享KVCache，突破單機顯存限制，實現(xiàn)真正的彈性擴展。

40GB/s 帶寬 & 100us 時延

40GB/s 帶寬 & 100us 時延

40GB/s 帶寬 & 100us 時延

全閃介質與優(yōu)化的 IO 路徑，實現(xiàn)接近 GPU 顯存的性能，滿足 KVCache 低延。

彈性水平擴展

彈性水平擴展

彈性水平擴展

按需擴展存儲節(jié)點，性能隨容量線性增長，輕松應對業(yè)務峰值與模型規(guī)模增。

無侵入性兼容主流框架

無侵入性兼容主流框架

無侵入性兼容主流框架

標準 POSIX 接口，無需修改模型代碼和推理框架，即插即用，平滑遷移。

顯著提升性能，大幅降低成本

為 AI 推理帶來革命性的性能提升和成本優(yōu)化，重塑 AI 服務經(jīng)濟性

性能提升 2～5 倍

通過 KVCache 卸載和共享，GPU 利用率顯著提升，相同硬件配置下 QPS 提升 2-5 倍，滿足更高并發(fā)需求

性能提升 2～5 倍

性能提升 2～5 倍

成本下降 30%～50%

減少 GPU 采購需求，TCO 降低 30%-50%，同時降低機房空間、電力和散熱成本，顯著改善投資回報率

成本下降 30%～50%

成本下降 30%～50%

時延降低 50%

優(yōu)化的 IO 路徑和數(shù)據(jù)預取機制，結合全閃介質的低延遲特性，端到端推理時延降低 50%，提升用戶體驗

時延降低 50%

時延降低 50%

可持續(xù)擴展

存儲與計算資源獨立擴展，按需擴容，滿足業(yè)務增長和模型規(guī)模擴大的長期需求，保護基礎設施投資

可持續(xù)擴展

可持續(xù)擴展

應用場景

為不同規(guī)模和類型的 AI 推理服務提供統(tǒng)一的高性能存儲解決方案

ChatBot / Copilot 推理服務

ChatBot / Copilot 推理服務

ChatBot / Copilot 推理服務

為對話式 AI 服務提供低延遲、高并發(fā)支持，提升用戶交互體驗，降低基礎設施成本

RAG+LLM 系統(tǒng)

RAG+LLM 系統(tǒng)

RAG+LLM 系統(tǒng)

為檢索增強生成系統(tǒng)提供高性能向量存儲 KVCache 加速，提升知識問答準確性和響應速度

多租戶 AI 服務平臺

多租戶 AI 服務平臺

多租戶 AI 服務平臺

為圖像、視頻和 3D 內容生成提供高性能存儲支持，加速模型推理和結果存儲，提升創(chuàng)作效率

AIGC 內容生成

AIGC 內容生成

AIGC 內容生成

為圖像、視頻和 3D 內容生成提供高性能存儲支持，加速模型推理和結果存儲，提升創(chuàng)作效率

客戶實踐

來自不同行業(yè)的領先企業(yè)已通過 XPFS 獲得顯著的性能提升和成本節(jié)約

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

國內領先的 AI 內容平臺，每日處理數(shù)億次 LLM 推理請求，面臨嚴重的 GPU 資源緊張問題

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

金融行業(yè)

大型國有銀行智能客服系統(tǒng)，需要同時支持高并發(fā)和低延遲，滿足監(jiān)管合規(guī)要求

金融行業(yè)

數(shù)據(jù)常青，智領未來

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