# 洞察：用实测数据回答 AI 推理存储的常见问题

> 关于 KV Cache 分层、TTFT 优化、LMCache、NVMe-oF、国产算力适配与推理存储验收的文章。每篇先给结论，再给实测数据和报告出处。

网页地址: https://vuke.top/insights · 更新于 2026 年 11 月 12 日

买方真正会问的问题，一篇回答一个。每篇先给结论，再给数据和出处。

- [频繁切换模型时 GPU 利用率低，怎么办？](https://vuke.top/insights/gpu-utilization-model-switching) (2026-11-12): 每次切换模型，GPU 都在等权重从存储读进显存。实测显示，每小时切换 20 次时，缩短加载时间可把算力有效利用率从 46.7% 提高到 62.8%。
- [厂商给的推理性能数据，怎么核实真假？](https://vuke.top/insights/how-to-verify-vendor-benchmarks) (2026-11-12): 核实厂商推理性能数据的五个检查项：对照基线、测试平台与部署形态、重复测量偏差、第三方报告、复现材料。附常见的数字陷阱和提问清单。
- [推理存储加速项目怎么验收？四道门禁的做法](https://vuke.top/insights/inference-storage-acceptance-gates) (2026-11-12): 把推理存储加速的验收拆成四道按周推进的门禁：到货验收、单机基线、联测主门禁、稳定性验收。每道都有可测量的通过条件，不达标就停。
- [NFS 加载大模型太慢？昇腾 910B 平台实测对比](https://vuke.top/insights/model-loading-nfs-bottleneck) (2026-11-12): 在华为昇腾 910B × 8 的平台上，把模型存储从 NFS 换成 FX100 全闪阵列后，DeepSeek-32B 与 70B 的服务加载时间实测对比，以及这组数字的适用范围。
- [KV Cache 放本地 NVMe 还是外置 NVMe-oF 阵列？](https://vuke.top/insights/nvme-of-vs-local-nvme-for-kv-cache) (2026-11-12): 两种做法都能避免整段重算。480B 模型三档并发的实测里，外置 FX100 阵列相对本地 NVMe 单盘吞吐更高、首 token 延迟更低；本文同时说明对照条件的局限。
- [KV Cache 被逐出后重算还是读回？480B 模型实测](https://vuke.top/insights/recompute-vs-read-back-480b) (2026-11-12): 480B 模型、并发 16 的长上下文冷恢复负载下，整段重算与从 FX100 读回 KV Cache 的首 token 延迟和吞吐对比，附测试条件、两个对照基线和复现方式。
- [不加 GPU，怎么降低大模型推理的首 token 延迟？](https://vuke.top/insights/reduce-ttft-without-adding-gpus) (2026-11-12): 长上下文场景里，首 token 延迟高往往是因为被逐出显存的会话在整段重算。本文给出三个不加卡的办法，以及 480B 模型在三档并发下的实测降幅。
- [KV Cache 分层是什么？原理、收益与适用边界](https://vuke.top/insights/what-is-kv-cache-tiering) (2026-11-12): KV Cache 分层把溢出显存的 KV Cache 存到主机内存和外置全闪存储，会话回来时直接读回而不重算。本文说明三层结构、实测收益和不适用的场景。
- [KV Cache 分层在什么场景下没用？](https://vuke.top/insights/when-kv-cache-tiering-does-not-help) (2026-11-12): KV Cache 分层的收益来自缓存命中。短对话、低并发、上下文从不重复、瓶颈在输出阶段，这四类负载收益有限。本文说明原因和自查方法。