近日，由中国电子工业标准化技术协会数据存储专业委员会主办的 2025 数据存储产业大会正式揭晓了“2025 年度数据存储典型实践案例”名单，“焱融 YRCache：面向大模型推理场景的高性能存储加速方案”成功入选。此前，11 月 7 日在 2025 全球计算大会上，全球计算联盟（GCC）发布《2025 年度全球计算产业应用案例集》，YRCache 也在多轮严格评审与编审后成功入选。连续入选两大行业标杆案例，不仅印证了焱融科技在 AI 推理存储方向的系统性创新能力，也充分体现了业界对 YRCache 在技术突破、落地成效与产业价值方面的高度认可。

焱融 YRCache：驱动 AI 推理效率跃升，重塑推理成本结构

今年以来，一个最明显的变化就是，我们正在进入一个全新的 AI 时代——推理时代。在过去的模型训练周期里，“更大的模型、更高的参数量”构成了行业叙事的主旋律。但这种叙事在推理时代已然发生了转向。

与训练的一次性投入不同，推理是无限次重复的成本，是一种持续性的运营支出。用户每发出一个提示词，每生成一段文字、一个图像、一段音视频，背后都在消耗着算力、存力、电力、网络等资源。Forbes 分析指出，对于典型企业部署而言，推理成本占 AI 持续运营支出的 70%-85%。

这预示着“推理经济”的重要性。未来决定 AI 成功的，在于谁能在确保推理性能的前提下，把推理效率做到极致，把推理成本压到最低。

而焱融 YRCache 解决的，恰恰就是业内最关键但最难突破的这件事。

YRCache 创新价值不仅仅在于加速推理，还在于其在更深层次上重构了推理的成本结构。它让每一分钱的 GPU 算力投入都能产生最大价值，让每一次推理都能实现快速响应，让企业用更少的 GPU 完成更大的推理吞吐，用更小的集群支撑更大规模的推理服务，从而显著降低单位 Token 的生成成本和整体推理成本。借助 YRCache，企业的 AI 模型推理不再是一种昂贵的能力，而是一种可规模化、可持续的基础能力。

多项技术突破，YRCache 成为推理体系不可或缺的关键组成部分

焱融 YRCache 围绕着 “突破显存瓶颈、让 KVCache 更快、让 GPU 更轻、让推理更可持续” 这一核心命题持续创新，构建适配未来 AI 推理规模与经济性的全新基础设施能力。

YRCache 针对 AI 推理场景的 KVCache 进行深度优化，通过 “以存代算、分层存储、全局协同” 的创新架构，突破 GPU 显存限制，为 KVCache 提供 PB 级可扩展的高性能共享存储空间，实现 KVCache 的高速读写、跨节点共享与高效复用，大幅提升推理效率、系统吞吐率与 GPU 利用率，并实质性降低推理成本。

在这一体系下，YRCache 不只是推理的加速器，更是支撑大规模推理服务可持续运行的关键基础设施组成部分，为企业构建高性能、低成本、可规模化的推理底座。

• 多级智能缓存架构：突破显存瓶颈，实现“近快远广”

YRCache 构建了由 GPU 显存、主机内存、本地 SSD 和焱融高性能分布式文件系统 YRCloudFile 组成的多级分层缓存体系，并在策略上采用“近端加速、远端扩展”：近端资源为实时推理提供高速缓存能力，远端存储则作为大容量支撑，协同应对长上下文与高并发等场景，实现高性能推理与成本优化双重突破。

• 异步加载与卸载：I/O 与计算全面并行，持续保持高效推理

YRCache 以异步方式将 KVCache 卸载至外部存储，无需中断正在进行的推理流程，最大程度降低性能波动。同时通过异步加载完成 KVCache 的读取，使数据传输（I/O）与计算（Compute）操作能够并行执行，有效消除等待时间，持续保障推理的高效率。

• 智能 KVCache 调度：热点缓存数据自动前置，让推理更快

内置智能缓存调度引擎，根据 GPU 显存使用状态与推理任务优先级，通过预加载、冷热分层、动态迁移等策略，将高频访问的 KVCache 数据优先调度至 GPU 计算近端，大幅降低访问延迟并提升响应速度。同时，系统确保多节点、多层级环境下缓存数据的一致性与有效性，保障任务调度的高效性与可靠性。

• 多节点缓存共享：跨节点复用 KVCache，释放大规模 GPU 推理集群最大潜能

YRCache 通过构建逻辑统一的分布式共享缓存池，为不同推理节点提供一致、透明的访问接口，从而实现 KVCache 数据在多节点间的高效复用。该机制减少了重复计算与数据传输，显著降低集群整体的计算成本，并为大规模 GPU 推理部署提供强有力支撑。

用户价值：不止于快，更是成本优势和服务能力的全面跃迁

焱融 YRCache 作为专门面向 AI 推理的 KVCache 缓存加速技术成果，其已在智能体、企业级 AI 平台等多种推理业务中得到深入应用。对于用户而言，YRCache 带来的价值并非仅仅是让推理过程更快，更是触发了从底层资源效率到顶层业务能力的系统性革新。

• 从“成本中心”到“效率引擎”的成本结构重构

YRCache 实现了对 KVCache 规模的 PB 级可扩展能力，解决了 GPU 有限的显存瓶颈，极致提升了 GPU 利用率，从而显著提升了推理算力 ROI：企业无需为大规模 KVCache 存储、应对峰值流量而持续投资昂贵的 GPU 硬件堆砌。实践数据表明，YRCache 能够助力用户以相同的 GPU 资源支撑 3 倍以上的业务吞吐量。这将存储从一项被动的基础设施成本，转化为激活整个计算集群效能的“效率引擎”，驱动企业的 AI 基础设施投资实现从“规模扩张”到“内涵增长”的价值跃迁。

• 服务能力跃迁：从稳定响应到极致体验

YRCache 解锁了此前难以企及的服务能力。当推理响应因显存瓶颈、 I/O 等待而延迟、波动甚至中断时，服务稳定性和终端用户体验便无从谈起。YRCache 确保了高并发、低延迟、高稳定的推理服务输出，使得企业能够自信地部署对实时性要求严苛的 AI 推理应用，并保证服务质量的确定性。这种从“功能可行”到“体验卓越”的跨越，正是企业将 AI 服务转变为核心竞争力的关键。

AI 推理时代，「效率」和「成本」成为企业构筑竞争壁垒的护城河，而 YRCache 正是帮助企业构建、巩固并持续放大这道护城河的关键战略性选择。