近日，華為OceanStor A800 AI存儲通過Unified Cache三級KV Cache緩存方案，使大模型支援超長序列推理；在長序列場景下吞吐提升120%~500%，首Token時延降低90%以上；同時KV Cache命中率達到50%+，大幅減少重複計算，使推理成本降低50%以上，實現大模型推理推得動、推得快、推得省。

華為數據存儲產品線快閃記憶體領域副總裁嚴浩指出，隨著AI行業化落地加速，在大模型的應用落地過程中出現一些新的挑戰。首先，海量的數據接入難，企業價值數據無法高效利用，制約了模型開發品質與效率；其次，大模型推理從短序列邁向長序列，在探索長序列推理應用落地時，存在大模型推理推不動、推得慢、推得貴的問題。

然而，傳統數據湖僅支持標量檢索，需投入大量人力進行預處理，效率難以滿足從傳統應用向AI應用轉型的需求。構建企業AI數據湖，可實現數據應入盡入，並藉助語義級檢索能力實現數據交互、數據共用，深度挖掘企業數據價值，進而形成企業統一的數據空間。

隨著AI技術的發展，長序列推理在教育、金融、醫療等行業的探索應用日益深入，但在科研助手、信貸審批、病例質檢等推理落地場景中存在三大挑戰：因長序列超出大模型上下文窗口導致關鍵資訊截斷，推理推不動；序列增長使推理併發能力下降，引發回應時間延長，甚至出現伺服器繁忙，推理推得慢；長序列處理需要更大的顯存容量，伺服器擴容增加推理成本，導致推得貴。

業界通過系統化創新解決大模型長序列推理難題，其中主流趨勢是採用外置存儲分級持久化KV Cache方案，以解決大模型記憶體能力缺失與擴展問題，從而提升長序列處理能力。

華為OceanStor A800 AI存儲通過Unified Cache三級KV Cache緩存方案，使大模型支援超長序列推理；在長序列場景下吞吐提升120%~500%，首Token時延降低90%以上；同時KV Cache命中率達到50%+，大幅減少重複計算，使推理成本降低50%以上，實現大模型推理推得動、推得快、推得省。

目前，該方案已在金融財報分析、會議紀要、法律卷宗分析等場景應用落地，有效解決了客戶在長序列推理遇到的痛點問題。