存储芯片🔥8.0
每天500万亿Token背后，KV Cache正把存储墙推到台前
📋总体概括
大模型推理日均处理500万亿Token的规模下，KV Cache成为显存与存储系统的核心瓶颈，存储墙问题被推到台前。文章指出，单靠存算融合不足以破局，更理想的路径是围绕计算、存储、通信、调度多种要素做系统性协同优化，从整体架构层面提升算力基础设施运行大模型推理的性能。
⚡关键信息
- ▸大模型推理已达每天500万亿Token的处理规模，海量上下文使KV Cache占用显存急剧膨胀
- ▸KV Cache成为推理瓶颈的核心，存储墙问题从幕后走向产业焦点
- ▸单纯存储与计算融合不够，需计算、存储、通信、调度多要素系统性协同优化
- ▸优化目标是算力基础设施及其上大模型推理应用获得更大性能提升
🔥犀利点评
大家都在卷算力，真正的墙却是KV Cache——这话说对了大半。推理时代的竞争已经从堆卡转向堆内存带宽和容量，谁先做对存储与调度协同，谁就能在Token洪流里吃到性价比红利。别再指望单点魔法，系统级优化才是下半场门票。
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