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分布式动态缓存 KVCache
分布式动态缓存KVCache 是京东云推出的一种用于加速大模型推理的高效缓存存储（KVCache存储），通过智能缓存模型中间结果，显著加速多轮推理响应，优化推理时延，降低计算开销，提升系统吞吐与用户体验。为大模型推理提速，是高效AI服务的性能引擎。
分布式动态缓存KVCache 是京东云推出的一种用于加速大模型推理的高效缓存存储（KVCache存储），通过智能缓存模型中间结果，显著加速多轮推理响应，优化推理时延，降低计算开销，提升系统吞吐与用户体验。为大模型推理提速，是高效AI服务的性能引擎。
产品特性
KVCache存储显著加速多轮推理响应，支持长对话与超长上下文延续，提升系统吞吐与用户体验。
降低GPU占用，有效提升GPU等计算资源利用率，成本节省超30%以上。
支持公有云、托管和私有化部署方式，满足不同业务形式的需求，提供加速服务，降低存储成本。
支持多种访问方式，兼容京东言犀及其他的大语言框架，能够在不同的推理场景中使用，满足对KVCache的多样化访问需求。
应用场景
以存代算，先存储数据，在 KVCache 命中时，有效降低 GPU计算量；根据统计命中率大约在 40~70%；即在预填充阶段可以节省 40~70% 的算力。同时首 Token 延迟降低 60%以上。
- 场景介绍
- 以存代算，先存储数据，在 KVCache 命中时，有效降低 GPU计算量；根据统计命中率大约在 40~70%；即在预填充阶段可以节省 40~70% 的算力。同时首 Token 延迟降低 60%以上。
借助高性能且可水平扩展的 KVCache 存储，可在文生图、文生视频等多模态推理场景中，有效支撑批量图片生成及长序列视频帧处理过程中的高并发请求，显著提升系统吞吐率与响应效率。
- 场景介绍
- 借助高性能且可水平扩展的 KVCache 存储，可在文生图、文生视频等多模态推理场景中，有效支撑批量图片生成及长序列视频帧处理过程中的高并发请求，显著提升系统吞吐率与响应效率。
在医疗体检报告分析场景中，通过KVCache存储方案，大量缓存医学体检知识，结合插件技能，快速实现体检报告分析，输出体检报告的速度提升了百倍。满足单次万级以上Token的需求，有效提升医疗行业应用场景下的应用效能。
- 场景介绍
- 在医疗体检报告分析场景中，通过KVCache存储方案，大量缓存医学体检知识，结合插件技能，快速实现体检报告分析，输出体检报告的速度提升了百倍。满足单次万级以上Token的需求，有效提升医疗行业应用场景下的应用效能。
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