随着大模型发展全面迈入规模化推理部署的新阶段，行业关注点正加速向推理性能、成本控制与资源利用率转移。在这一过程中，存储作为AI基础设施的核心支撑环节，正从传统的“存力保障”，跨越为释放AI算力的战略支点。

在2026 ODCC春季全会上，由ODCC（开放数据中心委员会）主导的“ODCC AI存储实验室”，正式落地超擎数智。此举标志着双方将建立深度战略合作，共同打造面向AI推理时代的高性能存储技术创新与测试验证平台。

针对当前大规模推理场景中最严峻的数据响应瓶颈——KV Cache，ODCC AI存储实验室依托超擎数智提供的高性能算网环境，迅速启动了面向存储软硬件的专项协同测试。今日，实验室重磅首发基于焱融科技YRCache推理存储系统的评测结果，以详实的测试数据，展现面向KV Cache的存储解决方案在“提速”与“降本”上的双重突破。

本次测试的核心对象为焱融科技自主研发的YRCache推理存储系统。针对大规模推理中KV Cache急剧膨胀导致的显存溢出与高延迟问题，YRCache提供了专用的存储管理方案。

经实验室验证，通过有效调度GPU显存、主机内存、本地NVMe SSD以及YR CloudFile高性能分布式文件存储，YRCache成功构建了一套纵深的多级KV缓存架构。该架构不仅显著扩展了KV缓存的物理空间，更打破了单一显存的容量束缚，为大幅提升推理并发量与整体性能奠定了架构基础。

为确保测试结果具备高度的实战指导意义，本次测试构建了贴近企业真实部署环境的基准模型。测试基于DeepSeek-R1等主流大模型，在PD（Prefill-Decode）一体场景下，全面对比了原生vLLM框架与集成YRCache后系统的性能差异。

在网络配置上，横跨了200Gbps、400Gbps至800Gbps的不同梯度网络拓扑；在算力节点选型上，实验室针对性引入了两类具有代表性的GPU服务器：

• 中端GDDR GPU服务器：代表成本敏感、主打性价比的中端推理节点；

• 高端HBM GPU服务器：代表显存带宽充裕、适用于高吞吐极致负载的高端节点。

通过这一差异化组合，全面评估了YRCache在不同显存层级与算网环境下的系统级优化效果。

这一成果具有深远的意义。它意味着企业可以通过“强化存储架构”来弥补“中端算力硬件”的不足，从而将推理成本的重心从单向依赖昂贵的高端GPU，转移到更具性价比的存储创新上。当AI应用的盈亏平衡点大幅下移，海量此前受限于算力成本的创新场景，将真正获得规模化落地的可能。

ODCC AI存储实验室KV Cache系列测试第二期现已正式启动！后台回复“ODCC测试”即可获得咨询入口。欢迎广大存储软件、存储部件及计算设备企业加入测试生态，共筑AI基础设施新标准！