近日，华为OceanStor A800 AI存储通过Unified Cache三级KV Cache缓存方案，使大模型支持超长序列推理；在长序列场景下吞吐提升120%~500%，首Token时延降低90%以上；同时KV Cache命中率达到50%+，大幅减少重复计算，使推理成本降低50%以上，实现大模型推理推得动、推得快、推得省。
华为数据存储产品线闪存领域副总裁严浩指出，随着AI行业化落地加速，在大模型的应用落地过程中出现一些新的挑战。首先，海量的数据接入难，企业价值数据无法高效利用，制约了模型开发质量与效率；其次，大模型推理从短序列迈向长序列，在探索长序列推理应用落地时，存在大模型推理推不动、推得慢、推得贵的问题。
然而，传统数据湖仅支持标量检索，需投入大量人力进行预处理，效率难以满足从传统应用向AI应用转型的需求。构建企业AI数据湖，可实现数据应入尽入，并借助语义级检索能力实现数据交互、数据共享，深度挖掘企业数据价值，进而形成企业统一的数据空间。
随着AI技术的发展，长序列推理在教育、金融、医疗等行业的探索应用日益深入，但在科研助手、信贷审批、病例质检等推理落地场景中存在三大挑战：因长序列超出大模型上下文窗口导致关键信息截断，推理推不动；序列增长使推理并发能力下降，引发响应时间延长，甚至出现服务器繁忙，推理推得慢；长序列处理需要更大的显存容量，服务器扩容增加推理成本，导致推得贵。
业界通过系统化创新解决大模型长序列推理难题，其中主流趋势是采用外置存储分级持久化KV Cache方案，以解决大模型内存能力缺失与扩展问题，从而提升长序列处理能力。
华为OceanStor A800 AI存储通过Unified Cache三级KV Cache缓存方案，使大模型支持超长序列推理；在长序列场景下吞吐提升120%~500%，首Token时延降低90%以上；同时KV Cache命中率达到50%+，大幅减少重复计算，使推理成本降低50%以上，实现大模型推理推得动、推得快、推得省。
目前，该方案已在金融财报分析、会议纪要、法律卷宗分析等场景应用落地，有效解决了客户在长序列推理遇到的痛点问题。
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