DeepSeek大模型API硬盘缓存技术对存储系统的挑战及优化

随着数据中心资源利用模式的变革，传统以CPU为中心的架构在处理网络和存储协议时，会占用约30%的服务器资源，形成“数据中心税”，限制了存储系统性能。同时，随着智算业务发展，通用CPU在处理基础设施服务时的能效比降低，进一步加剧了资源利用效率问题。

在模型推理场景中，DeepSeek引入了大模型API缓存技术，通过将首次计算的token数据缓存到硬盘中，利用缓存命中优化后续输出，节省算力资源。然而，传统存储架构仍面临以下挑战：

1. 本地存储限制：本地算力服务器的PCIe通道不足，限制了本地SSD硬盘的挂载规模，导致缓存容量受限，读写速度无法充分发挥，影响模型推理效率。

2. 文件系统性能瓶颈：采用文件系统进行大容量存储挂载时，远程存储集群的文件系统性能问题（如元数据管理、数据一致性维护、网络延迟等）会降低存储性能，限制硬盘缓存技术的潜力，导致数据读取速度变慢，影响推理任务执行效率。

3. 推理延迟问题：在复杂任务场景下，上述问题会导致推理延迟过长，影响用户体验，尤其在金融交易分析、自动驾驶等需要实时响应的场景中，可能导致决策延迟，错过关键业务机会。

针对这些问题，绿算技术的全闪存储及轻舟（Light Boat）系列产品突破了本地存储限制和文件系统瓶颈，成为提升存储性能的关键。这一优化不仅能显著提升DeepSeek大模型API缓存技术的性能，还能降低算力成本，提高投资回报率（ROI）。优化后的系统能够更高效地处理复杂推理任务，减少延迟，提升用户体验，为企业在市场竞争中带来显著优势。

在数字化转型的背景下，构建高效、可靠的硬盘缓存体系至关重要。持续优化存储架构和文件系统性能，将助力企业应对未来挑战，实现可持续发展。