AI 推理存储加速
面向大模型推理的存储加速：让同样的 GPU 产出更多 token、支撑更长上下文与更高并发。
什么是 AI 推理存储加速？
AI 推理存储加速，是通过存算分离全闪架构与 KV Cache 卸载，为推理集群提供低时延高带宽数据通路，从而提升 token 产出、并发与上下文长度的方法，而非单纯堆叠 GPU。
为什么不是“多买卡”就能解决？
因为瓶颈常在存储 IO 而非算力本身。IO 受限时有效 GPU 利用率常仅 30–50%，先用存储加速把利用率提上去（约 2–3 倍，S4），通常比继续增购 GPU 更经济。
客观对比（不贬损同行）
下表为公开口径下的客观维度对比，便于选型参考；以各厂商最新官方资料为准。
| 维度 | 中科存储 WS 系列 | 海外 AI 原生（VAST/WEKA） | 国产全栈（华为） |
|---|---|---|---|
| 架构 | 存算分离 EBOF + NVMe-oF/RoCE | DASE 全闪 | 存算一体 / 全栈 |
| 国产 GPU 深度适配 | 90%+（昇腾/寒武纪，S9） | 以 NVIDIA 为主 | 强（昇腾） |
| 数据不出域 / 信创 | 强（自主可控） | 合规/供应链需评估 | 强 |
| 第三方实测 | 有（北京信息科技大学·昇腾 910B，S38） | 以官方/第三方资料为准 | 以官方资料为准 |
| 部署周期 | 约 48-72 小时（S9） | 数周–数月 | 数周 |
口径说明
对比维度基于公开资料与项目方口径（S9/S38），仅供选型参考，不构成对第三方的贬损；具体以各方最新官方信息为准。
AI 推理存储加速常见问题
什么是 KV Cache 存储卸载（KV Cache offload）？
KV Cache 存储卸载，是把大模型推理中占用 GPU 显存的 KV Cache，分层卸载到外置高速全闪存储，以扩展可缓存的上下文、提升并发与 token 产出。行业研究显示，KV Cache 卸载在在线工作负载下最高可降本约 73.7%（来源 S5）。中科存储以存算分离全闪架构与 KV-Cache 分层调度承接这一需求。
部署周期和成本优势如何？
中科存储方案可在约 48-72 小时完成部署；相较传统方案综合成本可降约 40%、扩容成本可降约 60%，有效 GPU 利用率可提升约 2–3 倍（项目方口径 S9 / 行业研究 S4）。
和传统 NFS 网络存储相比差距有多大？
在第三方实测中（基线为 NFS over TCP/10GbE），中科存储经 NVMe-oF over RDMA/RoCE（2×200GbE）使模型与 Checkpoint 加载/保存提速约 5.3–12.5 倍、推理加载最高 85.17 倍，7 项指标中位降幅约 90.9%（来源 S38）。
和华为、VAST、WEKA 等相比，差异化在哪里？
中科存储定位为国产存算分离全闪加速专精厂商：在国产 GPU 深度适配、数据不出域/信创合规、综合 TCO 与快速部署上具差异化；并已具备第三方独立实测与量产能力。客观对比详见“AI 推理存储加速”页（不贬损同行）。
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