直击AI推理:极客天成NVFile并行存储如何扛住PD分离KV Cache高负载

在大模型推理的PD分离架构中，KV Cache既是支撑推理流程的“核心枢纽”，也是制约性能突破的“关键瓶颈”——它的存储量会随上下文长度呈线性扩容，单靠GPU显存根本无法承载长文本处理、高并发访问等实际业务场景的需求。而NVMe SSD搭配NVFile并行文件存储的组合，恰好精准命中“存储容量不足”与“读写速度滞后”两大痛点，成为PD分离架构落地的核心支撑，其背后的技术逻辑可拆解为三大关键环节：

一、基础逻辑：PD分离架构为何离不开“高速缓存载体”？

PD分离的核心设计，是将推理流程拆分为两大核心阶段：Prefill阶段依托GPU算力完成输入数据的并行处理，生成初始KV Cache；Decode阶段则需要反复调取已生成的KV Cache，逐token完成预测推理。这一流程对KV Cache提出了双重严苛要求：既要满足“大容量存储”以承载长上下文数据，又要保证“高速读写”以避免推理延迟飙升。

若仅依赖GPU显存存储KV Cache，即便采用80GB级别的高端显卡，也难以支撑千token级长上下文与多用户并发访问的叠加需求；若改用普通SATA SSD存储，其读写速度又会成为致命短板——SATA接口的传输速率仅500MB/s左右，且IO响应延迟达毫秒级，完全跟不上Decode阶段微秒级的KV Cache调取需求，直接导致推理效率断崖式下降。因此，PD分离架构迫切需要一种“容量充足、速度拔尖”的高速缓存载体，而NVMe SSD+NVFile的组合恰好完美匹配这一需求。

二、核心支撑：NVMe SSD——打破存储速度桎梏，筑牢“缓存粮仓”

普通SATA SSD因接口与协议限制，始终无法突破速度瓶颈，而NVMe SSD天生为高速存储场景而生，成为替代GPU显存承载KV Cache的理想选择：

– 接口层面直连PCIe通道，传输速率可达3-8GB/s，是普通SATA SSD的6-16倍，能实现KV Cache数据的高速搬运，满足Decode阶段的高频调取需求；

– 搭载NVMe协议，绕开了传统磁盘控制器的冗余处理流程，将IO响应延迟压缩至微秒级（部分高端产品甚至低至10-50μs），接近GPU显存与内存的交互延迟，不会拖慢整体推理节奏；

– 存储容量极具优势，单盘容量可达数TB，多盘组合后可轻松扩容至数十TB级别，能稳稳承载海量KV Cache数据，大幅缓解GPU显存的存储压力。

三、性能放大：NVFile并行存储——解锁NVMe潜力，适配高频读写场景

单块NVMe SSD虽能解决“容量”与“基础速度”问题，但面对Decode阶段“高频小批量”的KV Cache读写特性，仍存在IO并发能力不足的短板——多用户同时调取数据时，单盘极易出现卡顿。而NVFile这类并行文件存储，通过“聚合算力+智能调度”，进一步放大NVMe SSD的性能优势，补全最后一块短板：

– 支持多NVMe SSD并行读写，通过智能负载均衡算法将KV Cache拆分存储至多块磁盘，可同时响应多个Decode请求，让系统并发处理能力翻倍；

– 优化缓存调度逻辑，采用“分层存储”策略：将高频访问的“热KV Cache”优先存储在靠近GPU的高速层（如内存缓存），低频访问的“冷KV Cache”则存储在NVMe集群中，最大限度减少数据搬运距离，提升调取效率；

– 深度兼容PD分离架构，能与主流推理引擎快速对接，避免因协议适配产生的性能损耗，让KV Cache实现“存得稳、取的顺”，全程支撑推理流程高效运转。