AI推理慢只能砸钱堆GPU？其实有更靠谱的办法

你有没有过这种体验？

用AI问个问题，前面聊得好好的，越往后等得越久。

明明页面显示“正在思考”，但就是不出结果。

你可能会纳闷，明明GPU还在转。问了技术，说是显存不够。

好嘛，那就加显存呗。

然后发现——显存这东西，不能单独加。想要更多显存，得整张GPU卡一起换。

一张卡多少钱，大家心里有数。

问题出在哪？

其实挺简单的。

大模型在做推理的时候，有个东西叫KVCache。

你可以把它理解成是模型“记忆”对话内容的地方。对话越长、用户越多，这个记忆占的空间就越大。

然后GPU显存就撑不住了。

传统的解决方案是什么呢？堆卡。用更多的GPU去扛这个显存压力。

能解决问题吗？能。划算吗？不划算。

因为你花大价钱买来的算力，有相当一部分其实是在当“仓库”用，存那些KVCache数据。这就好比你买了一辆跑车，结果天天用来拉货。

换个思路：让存储来分担

最近，融科就在RoycomONE智算一体机上升级了一个功能来解决这个难题。

把KVCache从GPU显存里“搬”出来，不是全搬走啊，

是建了一个金字塔式的三级分层缓存体系。

最热最活跃的数据，还是放在GPU显存和主机内存里，保证实时响应速度。

稍微没那么热但高频访问的数据，放本地NVMe SSD，保证中长上下文、多轮会话的连贯流畅。

那些历史对话、RAG知识库什么的，就放在分布式存储里，这里是一个近乎无限的共享存储池。

这就叫融科RKCache大模型推理加速解决方案：

节省算力消耗加速AI推理，说白了就是：让GPU专心干计算的活儿，存储的事交给专业选手。

实际效果怎么样？

加速AI推理！提升用户体验！降低硬件成本！

这个可不是我们自己说的。用测试数据说话。

基于vLLM推理框架，在主流英伟达GPU算力环境下：单台GPU服务器Token吞吐量，相比开源推理框架vLLM平均提升约一倍
TPOT 单令牌时延降低50%

全面兼容vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Hugging Face TGI等主流推理框架，TTFT相比于原生方案降低了58%

光看数据你可能还是不知道能得到什么，咱们掰扯明白：

吞吐量提升一倍有啥用？比如同样一台服务器，原本一天产出100万个Token，现在翻倍变成200万。

对算力服务商来说，这直接等于赚钱的效率翻倍了。

而对企业用户来说，就是花一样的钱，能拿到两倍的推理处理能力，能支撑的业务规模也直接翻番。

TPOT降低50%，说通俗点就是同样的算力资源，生成Token的速度蹭蹭往上涨，处理实时交互任务更加流畅，响应速度可以说快到极致。

TTFT首字符生成时间，相比于原生vLLM方案降低了58% ，显著提升复杂场景的响应效率。

至于生态兼容，搞AI开发的人都头疼的一个问题：到底用哪个框架?

vLLM？SGLang？

RKcache，生态兼容能力很强。可以自由选最适合自己业务的框架，不用担心兼容性和性能差异，节省大量环境适配时间和成本。

哪些场景最受益?

长上下文窗口应用。128K、200K甚至更长的上下文窗口，处理长文档摘要、代码库分析、长对话会话这些场景时，GPU算力的损耗大幅降低。

高并发模型服务。冷请求的KVCache换出至更大容量的存储层，单台服务器能承载更高的用户并发数，吞吐量上去了，单次推理成本下来了。

RoycomONE这次升级的RKCache这个功能

本质其实就是：以存代算

过去大家解决AI推理性能问题，第一反应是加GPU。但GPU贵啊，而且很多时候你加的算力并没有真正用在计算上。

现在融科联创帮你换个思路，把存储这块儿做好，让GPU的每一分算力都用在刀刃上。

这才是企业部署AI的优质解决方案——用更低的成本，跑更快的推理，撑更大的规模。

RoycomONE，让AI应用更简单！