解决方案

从一层存储出发，向上是推理栈软件，向下是算力中心的规划与建设。每条能力线都指向具体的报告编号。

更新于 2026 年 11 月 12 日

01
存储加速：KV Cache 分层
出处R1 R2 R3 R4 R9
在显存和主机内存之外加一层 FX 全闪 NVMe-oF 存储，用 vLLM + LMCache 把溢出的 KV Cache 写进去，命中时直接读回。480B 大模型生产部署形态下，相对本地 NVMe 单盘吞吐提升 29–40%、TTFT 降低 26–32%R2 R3。
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02
国产与非 N 卡算力适配
出处R1 R5 R6 R7 R8 R9
我们在推理栈的源码层面做适配，并且每个平台单独出实测报告：AMD MI308X × 8R1、华为昇腾 910B × 8R9、沐曦 N260R5。不同平台的数字分开标注，不合并成一个头条。
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03
算力中心效能优化
出处R1 R5
先把等待时间压下去，再谈扩卡。在每小时切换 20 次模型的档位下，算力有效利用率从 46.7% 提高到 62.8%R1。
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04
算力中心建设
出处R1 R2 R3
从 128 卡联测到千卡级算力中心，我们交付的是可以重算的方案：网络 BOM、三级存储与 KV 分层、供电与 PUE、TCO，全部用 Python 建模，你可以改参数重跑。
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05
推理栈软件开发
出处R1 R6 R7 R8
我们直接改推理栈的源码，并把改动原样交付给你：补丁、编排脚本和原始数据都在 R8 复现包里R8。
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先联测，后决策

合作从一次约 10 周的门禁化联测开始。四道门禁逐级放行，任何一道不达标就在那里停下，不必为没有被证实的收益买单。

存储加速：KV Cache 分层