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AI 推理加速解决方案

全闪并行文件系统 × KVCache 加速，让每一张 GPU 都物尽其用

AI 推理加速解决方案

全闪并行文件系统 × KVCache 加速，让每一张 GPU 都物尽其用

为什么 AI 推理成本居高不下？

随着大模型参数规模增长，传统推理架构面临显存瓶颈、性能限制和成本失控的三重压力

GPU 显存不足

随着长上下文与多并发推理场景增多，KVCache 在显存中占比持续上升，常成为 GPU 利用率的主要限制因素。

吞吐与延迟矛盾

推理系统在批处理策略中往往面临吞吐与时延的权衡：批次越大 GPU 利用率越高，但响应时延也越长。

成本线性上升

当推理规模扩大时，显存容量成为首要扩展瓶颈。传统方式往往只能线性增加 GPU 以维持服务性能，导致成本增长远超业务收益。

为什么 AI 推理成本居高不下？

随着大模型参数规模增长，传统推理架构面临显存瓶颈、性能限制和成本失控的三重压力

XEOS AI 数据湖

以 XSKY 企业级对象存储 XEOS 为核心，构建 AI 全流程统一的数据湖。它作为整个方案的“数据真理之源”，为上层提供海量、经济、高可靠的数据基石。

高性能缓存层

这是一个部署在近 GPU 计算侧的分布式、高性能缓存加速层。它与底层对象存储协同工作，是其面向高性能应用的核心加速引擎。详情请参阅 AI 训练推理解决方案和 RAG 解决方案

XEOS AI 数据湖

以 XSKY 企业级对象存储 XEOS 为核心，构建 AI 全流程统一的数据湖。它作为整个方案的“数据真理之源”，为上层提供海量、经济、高可靠的数据基石。

高性能缓存层

这是一个部署在近 GPU 计算侧的分布式、高性能缓存加速层。它与底层对象存储协同工作，是其面向高性能应用的核心加速引擎。详情请参阅 AI 训练推理解决方案和 RAG 解决方案

四大核心技术突破

XPFS 重新定义了 AI 推理存储架构，带来前所未有的性能和成本优势

Shared-Everything 架构

所有GPU可以直接访问全局共享KVCache，突破单机显存限制，实现真正的弹性扩展。

40GB/s 带宽 & 100us 时延

全闪介质与优化的 IO 路径，实现接近 GPU 显存的性能，满足 KVCache 低延。

弹性水平扩展

按需扩展存储节点，性能随容量线性增长，轻松应对业务峰值与模型规模增。

无侵入性兼容主流框架

标准 POSIX 接口，无需修改模型代码和推理框架，即插即用，平滑迁移。

显著提升性能，大幅降低成本

为 AI 推理带来革命性的性能提升和成本优化，重塑 AI 服务经济性

性能提升 2～5 倍

通过 KVCache 卸载和共享，GPU 利用率显著提升，相同硬件配置下 QPS 提升 2-5 倍，满足更高并发需求

成本下降 30%～50%

减少 GPU 采购需求，TCO 降低 30%-50%，同时降低机房空间、电力和散热成本，显著改善投资回报率

时延降低 50%

优化的 IO 路径和数据预取机制，结合全闪介质的低延迟特性，端到端推理时延降低 50%，提升用户体验

可持续扩展

存储与计算资源独立扩展，按需扩容，满足业务增长和模型规模扩大的长期需求，保护基础设施投资

应用场景

为不同规模和类型的 AI 推理服务提供统一的高性能存储解决方案

ChatBot / Copilot 推理服务

为对话式 AI 服务提供低延迟、高并发支持，提升用户交互体验，降低基础设施成本

RAG+LLM 系统

为检索增强生成系统提供高性能向量存储 KVCache 加速，提升知识问答准确性和响应速度

多租户 AI 服务平台

为图像、视频和 3D 内容生成提供高性能存储支持，加速模型推理和结果存储，提升创作效率

AIGC 内容生成

为图像、视频和 3D 内容生成提供高性能存储支持，加速模型推理和结果存储，提升创作效率

客户实践

来自不同行业的领先企业已通过 XPFS 获得显著的性能提升和成本节约

互联网行业

国内领先的 AI 内容平台，每日处理数亿次 LLM 推理请求，面临严重的 GPU 资源紧张问题

金融行业

大型国有银行智能客服系统，需要同时支持高并发和低延迟，满足监管合规要求

数据常青，智领未来

即刻申请，获 30 天免费使用

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