当前，全球核心存储供应链正面临前所未有的结构性短缺挑战。权威机构预测，这一供需矛盾将持续至2027年，存储部件价格大幅上涨已成定局。与此同时，生成式AI技术加速向规模化落地转型，大模型应用场景从单一训练向训练推理并重发展，PD分离、KV Cache等创新技术虽提升了推理效率，却对GPU内存的带宽与容量提出了严苛要求。双重压力下，AI产业陷入资源紧缺与成本攀升的双重困境，传统硬件堆叠模式因成本高昂且受制于供应链产能，难以支撑产业可持续发展。
紫光股份旗下新华三集团针对这一行业痛点，推出大模型推理场景加速方案，通过软硬件协同优化开辟新路径。该方案核心在于自研定制化ASIC芯片的硬件级加速能力，可将KV Cache从GPU内存卸载至专用存储节点，构建AI专属的"下一代内存层"。这一创新架构显著减轻GPU显存压力，实现存算资源动态平衡。经深度测试调优，新华三成功将前沿科技与自研AI服务器融合，形成性能与成本兼优的推理加速实践，为行业提供全新解决方案。
在部署灵活性方面，该方案展现独特优势：既可通过单机形态直接提升单台AI服务器推理性能，也能采用外置存储节点模式实现多台服务器集群加速。这种双模式设计使其能够适应不同规模企业的多样化需求，从中小规模部署到大型数据中心均可灵活应用。
实测数据验证了方案的有效性。基于自研高性能AI服务器的基准测试显示，运行DeepSeek-V3-671B模型时，采用KV Cache卸载加速方案后，系统性能实现质的飞跃：在相同TPOT（每个Token生成的平均延迟）限制下，并发用户数提升200%，首Token生成延迟（TTFT）降低70%，每个Token平均生成延迟（TPOT）降低30%。这些核心指标的优化直接转化为用户体验的提升，使系统能够同时服务更多用户且响应更迅速。
该方案在应用场景适配性方面表现突出。针对交互式应用如智能客服、聊天机器人等需要多轮对话的场景，通过快速加载历史KV Cache，系统响应延迟大幅缩短；在处理长文档问答、代码生成等需要数千Tokens上下文的任务时，PB级KV Cache扩展能力有效突破GPU内存容量瓶颈；对于高并发在线推理服务，优化的KV Cache管理机制使系统吞吐量（RPS）显著提升，在相同GPU资源下可服务更多用户。这些特性使其成为企业落地生成式AI应用的理想选择。
新华三集团在AI领域的技术积累为此次突破奠定基础。通过持续创新与实践探索，公司不仅推出这款推理加速方案，更完成全流程调优验证。随着大模型规模扩大和用户基数增长，推理效率已成为AI基础设施性能的关键指标。新华三的解决方案通过优化资源利用效率，有效降低每token处理成本，为AI技术规模化应用扫清障碍，推动生成式AI在更多行业实现深度落地。
