KV Cache 制约 AI 推理并发收益，LoongStore 国产分布式存储提供落地方案

Q：斥资千万搭建 GPU 集群，仅十余并发即触发显存溢出？

A：因为 KV cache 占用了大量显存。

2026 AI 推理行业共识：真正吃掉显存、限制并发、拉高运营成本的元凶，是 KV Cache。龙存 LoongStore 推出原生适配信创底座的分布式存储，一站式破解推理显存墙痛点。

传统方案下，每轮对话产生的KV Cache 全部驻留于显存。

以 70B 大模型、128K 上下文测算：

单条会话 KV Cache 占用可达 40GB，存储开销远超模型权重文件；高并发场景下，KV Cache 总占用可达模型权重 3~5 倍，昂贵 GPU 算力资源长期闲置，硬件投入难以转化业务承载收益。

行业痛点总结

• 长上下文场景显存快速耗尽，并发量受限

• 多套存储割裂，KV 数据、模型权重、训练数据集无法互通

• 传统存储高延迟，数据供给跟不上 GPU 计算速度，算力利用率不足 30%

2026 年以来，海内外头部厂商陆续推出 KV Cache 卸载加速方案，实测集群吞吐可提升 5~10 倍，行业形成统一共识：

AI 下半场比拼的不再是单纯算力，而是 KV Cache 高效存储调度能力。

海外方案短板：海外存储方案硬件采购与服务成本高昂，且底层架构不兼容国内信创软硬件生态，难以满足政企、科研院所国产化合规落地需求。

龙存近 20 年分布式存储技术积累，LoongStore 集群存储原生支持 KV Cache 卸载加速，兼容 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 全主流推理框架，一套存储承载 AI 训练、推理、HPC/HTC 混合负载。

LoongStore KV Cache 加速架构图

LoongStore 五大核心能力

• 利用 GPU 服务器本地 NVMe盘，构建高性能缓存层

充分复用服务器闲置 SSD 资源，依托 RDMA 构建全局共享存储资源池，无需额外新增硬件设备；端到端访问延迟低于 100μs，完全匹配 KV Cache 低延迟读写需求，整体建设成本可下降 40%。

• 双 RDMA 高速传输路径，全主流推理框架兼容

提供 POSIX+RDMA 内核客户端高性能路径，同时支持 NFS over RDMA免客户端接入，可结合GDS （GPUDirect Storage） 灵活适配 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 各类推理引擎。

• 超大带宽线性扩展，支撑万卡级智算集群

单系统聚合读写带宽可达TB级，且集群性能随节点扩容接近线性增长，适配大规模长上下文推理业务。

单节点性能与横向扩展曲线

• 支撑千亿级元数据，海量 KV 小块文件稳定承载

一组元数据 SSD 可承载 240 亿文件，单文件系统支持超过 5000 亿文件，深度适配 KV Cache 产生的海量细粒度小块数据场景。

• 多协议融合 + 全栈信创兼容

一套统一存储池原生支持 POSIX/NFS/S3/HDFS 多协议，数据无需跨设备拷贝迁移；全面兼容海光、鲲鹏、飞腾、龙芯国产 CPU，满足科研机构、国有企业国产化合规要求。

AI 上半场拼训练算力，下半场拼推理并发与成本控制。

大量推理集群存在 GPU 算力闲置、底层存储 IO 性能拖慢业务的痛点，通过分布式存储卸载 KV Cache，可在不新增 GPU 的前提下，提升数倍并发承载能力，大幅削减推理运营成本。

龙存 LoongStore 创新存储架构优化方案，在不追加 GPU 资源的前提下，实现推理集群吞吐量 10 倍提升。作为面向 AI4S 超智融合、大模型推理的国产可控存力底座，广泛应用于智算中心、生物医药、材料仿真、智能制造场景，经受 5000PB 以上大规模生产业务实践检验证。