2025（第二届）产融合作大会在北京召开，浪潮存储在会上发布推理加速存储产品AS3000G7，旨在解决大模型推理中KV Cache重复计算导致的算力浪费和时延问题，为金融、科研等领域的模型规模化落地提供关键支撑。

当前，大模型推理高度依赖昂贵的GPU服务器，其利用效率直接决定了模型从“实验室”走向“生产线”的速度。

IDC预测未来五年智能算力规模将增长1.7倍，到2027年，推理工作负载占比将超过70%，提升GPU利用效率的需求愈加迫切。

浪潮存储AS3000G7创新性地提出“以存代算”方案，能够集中存储所有KV Cache及多轮对话结果。

其架构将KV Cache从GPU本机内存通过高速网络缓存至AS3000G7，后续对话中系统可按需直接拉取缓存，彻底避免重复计算。

这一设计显著节省了算力消耗，提升了GPU资源利用率，加速了大模型在实际场景中的应用。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。