行业洞察

多轮对话场景下 KV Cache 复用技术的实际应用案例

多轮对话场景下KV Cache复用策略的实际效果评估

大模型推理KV Cache外置存储方案的技术实现路径有哪些

大型模型推理中，KV Cache池化共享如何提升资源利用率

国产 KV Cache 的发展趋势与市场需求分析

国产 KV Cache 产品在多数据中心部署中的性能损耗分析

显存除了待机都是满载跑吗：KV Cache 如何撑起推理的显存水位

KV Cache 预填充与解码阶段的存储配置差异

预填充吃带宽、解码吃延迟，两类负载对存储的要求并不相同。本文拆解两阶段的配置口径与闲置成因，并给出可复现的验证路径。

基于SSD的KV Cache优化：容量与性能如何平衡

从显存、内存到SSD的三级分层出发，用芯元一实测数据说明容量与性能并非取舍，而取决于分层策略与带宽路径。

大模型本地部署：KV Cache 内存外置与显存驻留边界

本地部署大模型时 KV Cache 放内存还是显存，取决于并发与上下文长度。本文结合实测数据给出选型判据。

昇腾910B与NVIDIA GPU推理存储能耗对比的实测视角

基于芯元一FX100在昇腾910B平台与AMD平台的实测数据，分析推理存储系统能耗差异的架构根源与选型判据。

GPU 空闲与碎片化如何拖累推理吞吐

从显存碎片与空闲算力两个维度，拆解 GPU 推理吞吐损耗的真实来源，并给出可验证的优化路径。

推理存储功耗构成与可控优化路径

推理系统中存储功耗占比低于计算，但可控性更强。从数据通路、介质选型到分层策略，拆解真正可优化的环节。

NVMe-oF与RDMA推理存储时延对比分析

从协议语义到实测数据，拆解 NVMe-oF 与 RDMA 在 AI 推理存储路径中的时延构成与优化空间。

KV Cache分层存储如何提升大模型推理吞吐

以芯元一FX100实测为例，解析KV Cache分层存储对推理吞吐与首token延迟的优化机制，附480B模型测试数据。

KV Cache与DRAM协同优化提升缓存效率

KV Cache分层存储与DRAM协同如何提升推理效率？基于480B模型实测，TTFT降低26–32%，吞吐提升29–40%。

KV Cache预取如何降低存储延迟

解析KV Cache数据预取策略对存储延迟的影响，结合芯元一FX100实测数据，说明分层加速与预取机制的实际效果。

推理一体机与KV Cache加速存储的成本效益拆解

从卡时、存储与SLA三个口径拆解推理一体机与KV Cache加速存储的成本效益，给出选型判据与实测依据。

算力租赁服务如何降低PUE值

算力租赁服务中降低PUE需从供电、制冷、负载三端协同。本文结合铭信实测数据，给出可落地的绿色节能路径。

KV Cache空间局部性优化：从分页到分层存储

KV Cache优化正从显存内的分页管理走向存储级分层架构。铭信实测显示，分层加速方案可将推理吞吐提升29–40%，为长上下文场景提供新路径。

KV Cache外置如何降低大模型推理TTFT

基于铭信FX100实测，KV Cache外置可将480B模型TTFT降低26-32%，吞吐提升29-40%，本文解析其技术路径与选型要点。

算力自由是伪命题吗：按需与包年的成本结构拆解

按需租用与包年包月各有适用边界，成本结构差异集中在利用率与并发余量。本文从计费机制与实测 SLA 出发，给出选型框架。

算力租赁成本优化：按需分配与动态伸缩策略对比

算力租赁成本优化需先定约束再谈伸缩。本文对比按需分配与动态伸缩的适用边界，结合铭信实测数据给出选型判据。

算力租赁中数据传输效率的优化路径

算力租赁场景下，数据传输效率决定GPU利用率与推理时延。本文从存储架构、网络协议与缓存分层三个维度，梳理可验证的优化方法。