据IDC预测,2026年中国智能算力规模将达2024年的两倍,其中推理算力增速将远超过训练,到2027年中国智能算力中推理占比将提高到72.6%。随着大模型推理进入规模化落地阶段,KV Cache 通过“以存换算”的思路,节省了GPU算力、提高了推理效率,成为AI推理应用落地的主流方案。 但随着8K、16K、32K乃至更大上下文长度逐渐普及,KV Cache的规模呈线性增长;在多并发场景下,KV数据读写压力更是呈指数级放大。比如,在Llama-405B上运行一个具有64K上下文的单个用户需要15.75GB KV缓存,当扩展到32个用户时,容量需求将飙升至504GB。如何高效承载KV Cache,已经成为AI推理基础设施架构中的核心议题。 此外,随着AI推理走入我们的日常生活,衡量应用体验和系统效率的关键指标——TTFT(Time To First Token,首次输出Token时延)被越来越多用户关注。TTFT不仅直接影响推理应用的用户交互体验,更决定单位时间内可承载的有效请求数。 目前,将KV Cache从GPU显存中卸载已经成为行业共识。相比本地SSD,外置分布式存储具备更强的横向扩展能力,能够将KV访问转化为并行模型,且提供全局数据共享,支持大规模PD分离部署。这意味着在模型规模持续扩大、上下文不断拉长、并发请求持续增长的情况下,存储系统仍然能够保持可控的TTFT与稳定的吞吐能力。 基于这一趋势,H3C UniStor X20000 AI原生存储围绕KV Cache场景进行了系统级协同调优,使“外置存储承载KV Cache”从概念方案真正演进为生产级可用架构。 X20000存储通过EPC私有客户端,将每个6MB文件自动切分为1MB粒度进行分布式并发处理。这种细粒度切分机制,将单次KV访问转化为多通道并发读写,数据均匀分布至多个存储节点与引擎,使访问天然具备并行性,从而有效降低单路径阻塞概率。…









