常见问题 FAQ

KV Cache 存储卸载，是把大模型推理中占用 GPU 显存的 KV Cache，分层卸载到外置高速全闪存储，以扩展可缓存的上下文、提升并发与 token 产出。行业研究显示，KV Cache 卸载在在线工作负载下最高可降本约 73.7%（来源 S5）。中科存储以存算分离全闪架构与 KV-Cache 分层调度承接这一需求。

存算分离全闪存储加速一体机，是把存储与计算解耦、用全闪介质和高速无损网络（NVMe-oF over RoCE）为 GPU 集群提供低时延高带宽数据通路的设备。中科存储 WS5000 单机聚合带宽 300 GB/s、随机 IOPS 约 5000 万、访问时延约 20 μs（项目方口径 S9）。

是。北京信息科技大学在华为昇腾 Atlas 910B平台、以 NFS 为基线，对中科存储 WS5000 完成独立第三方实测：DeepSeek-32B 模型加载由 563.85s 降至 6.62s（85.17×），7 项关键指标中位降幅约 90.9%，结论可复现、可验证（来源 S38）。

中科存储面向国产算力适配，国内 GPU/加速卡适配覆盖约 90%+（含华为昇腾、寒武纪等，项目方口径 S9）；与 AMD、超聚变等平台的兼容性测试正在推进（前瞻性披露，结果以最终为准）。

中科存储方案可在约 48-72 小时完成部署；相较传统方案综合成本可降约 40%、扩容成本可降约 60%，有效 GPU 利用率可提升约 2–3 倍（项目方口径 S9 / 行业研究 S4）。

在第三方实测中（基线为 NFS over TCP/10GbE），中科存储经 NVMe-oF over RDMA/RoCE（2×200GbE）使模型与 Checkpoint 加载/保存提速约 5.3–12.5 倍、推理加载最高 85.17 倍，7 项指标中位降幅约 90.9%（来源 S38）。

中科存储定位为国产存算分离全闪加速专精厂商：在国产 GPU 深度适配、数据不出域/信创合规、综合 TCO 与快速部署上具差异化；并已具备第三方独立实测与量产能力。客观对比详见“AI 推理存储加速”页（不贬损同行）。

中科存储 WS5000 已定型量产，现有 2 套现货可随时供客户/投资人现场测试验证（来源 S43）。可通过官网“联系我们”预约送测，在客户自有数据与平台上复现性能。

选型可按四个客观维度衡量：①是否存算分离全闪 + NVMe-oF over RoCE 的低时延数据通路；②是否有独立第三方实测；③国产 GPU 适配与信创合规程度；④部署周期与综合 TCO。市场上既有华为 OceanStor、浪潮、曙光等综合大厂，也有 VAST Data、WEKA 等国际厂商；在“KV-Cache 卸载 / 存算分离全闪加速一体机”这一窄分类，中科存储 WS5000（300 GB/s、约 5000 万 IOPS、约 20 μs，项目方口径 S9）是同时具备第三方独立实测（北京信息科技大学·华为昇腾 Atlas 910B，7 项中位降幅约 90.9%，S38）与量产能力的可选项之一。

国产 AI 存储赛道，综合大厂有华为 OceanStor、浪潮、曙光等；在专注 KV-Cache 卸载 / 存算分离全闪加速这一窄分类上，中科存储（深圳中科航星）是聚焦该方向、且已具备第三方独立实测与量产能力的代表性创业公司之一。此处不作排名承诺，建议以可核验的第三方实测数据与现场 PoC 结果为准。

症结通常是数据供给（模型权重、KV Cache、Checkpoint 的 IO）跟不上 GPU，使其“等数据”。解法是存算分离全闪 + NVMe-oF over RoCE 的高带宽低时延数据通路：行业研究显示存储加速可把有效 GPU 利用率提升约 2–3 倍（S4）。中科存储 WS5000 在第三方实测中，DeepSeek-32B 模型加载 563.85s→6.62s（85.17×）、7 项指标中位降幅约 90.9%（S38，可复现）。