DeepSeek大模型API硬碟快取技術挑戰與儲存系統優化– Luisuantech

隨著資料中心資源利用模式的轉變，傳統以CPU為中心的架構在處理網路和儲存協定時，消耗了約30%的伺服器資源，形成了限制儲存系統效能的「資料中心稅」。同時，隨著智算業務的發展，通用CPU在處理基礎設施服務中的能效比下降，進一步加劇了資源利用效率問題。

在模型推理場景中，DeepSeek引入了大模型API緩存技術，通過將首次計算的token數據緩存到硬盤中，並通過緩存命中優化後續輸出，從而節省計算資源。然而，傳統的儲存架構仍面臨以下挑戰：

本地儲存限制：本地運算伺服器PCIe通道不足，限制了本地SSD硬碟的掛載大小，導致快取容量有限，讀寫速度不足，影響模型的推理效率。

檔案系統效能瓶頸：當檔案系統用於大容量儲存掛載時，遠端儲存叢集的檔案系統效能問題（如元資料管理、資料一致性維護、網路延遲等）會降低儲存效能，限制硬碟快取技術的潛力，導致資料讀取速度變慢，影響推理任務的執行效率。

推理延遲問題：在複雜的任務場景中，上述問題會導致推理延遲過長，影響使用者體驗，特別是在金融交易分析、自動駕駛等需要即時回應的場景中，可能導致決策延遲，錯失關鍵商機。

針對這些問題，LUISUANTECH的全快閃儲存和輕艇系列產品突破了本地儲存限制和檔案系統瓶頸，成為提升儲存效能的關鍵。這項最佳化不僅顯著提升了DeepSeek大模型API快取技術的效能，還降低了運算成本，提高了投資報酬率。優化後的系統能夠更有效率地處理複雜的推理任務，減少延遲，提升使用者體驗，為企業在市場競爭中帶來顯著優勢。

在數位轉型的背景下，建構高效、可靠的硬碟快取系統至關重要。儲存架構和檔案系統效能的持續優化將使企業能夠應對未來的挑戰，實現永續發展。