瑞网广通 AI KV Cache 存储KV Cache 存储五大典型 AI应用场景02｜大模型推理服务：KV Cache如何释放GPU HBM，提升推理并发？大模型在线推理正在从单请求生成走向高并发、长上下文和规模化服务。每一个请求都需要生成并维护 KV Cache，随着并发用户数和上下文长度不断增加，KV Cache 会快速占用宝贵的 GPU HBM，并逐渐成为制约单卡并发能力和 GPU 利

18万Token/s，Token吞吐效率提升68倍！！！近日，瑞网广通AI KV Cache 存储完成与某国产算力卡的KV Cache卸载场景实测。测试环境如下：4 × 8 卡某国产算力卡32并发请求32K输入token 长度98%前缀缓存命中率关键测试结果：瑞网广通AI KV Cache 存储 ，让每一张国产卡，都算得更有价值！

瑞网广通 AI KV Cache 存储KV Cache存储五大典型 AI应用场景01｜强化学习后训练：KV Cache 如何支撑大规模 Rollout？当大模型从“会生成”走向“会推理、会思考”，强化学习后训练正在成为模型能力提升的重要环节。在 GRPO、PPO、RLVR 等后训练过程中，模型需要针对大量 Prompt 进行多次 Rollout，生成多个 Response 或 Trajectory

瑞网广通 AI KV Cache 存储 KV Cache存储五大典型 AI应用场景连接 GPU Compute 与 AI Context Data 的新型存储层释放 GPU HBM、提升并发、支撑超长上下文、实现 KV 跨节点复用■ 从AI训练到推理再到AI Agent搭建，催生新的基础设施形态在传统大模型推理中，KV Cache 通常伴随着一次请求产生、使用后释放。但在越来越多的新型 AI 应

H200又涨价了，算力越来越贵，且市场供不应求，这是当下所有算力中心厂商、大模型公司、AI应用企业最焦虑的事情。通过堆卡来提升Token产量性价比极低，另外算力资源极其紧缺，无法解决眼前困境。瑞网广通AI高性能KV Cache存储给出新出路，让H200的Token吞吐量实现3倍跃迁，Token收益直接翻3倍。今天我帮您把账算清楚。月收益＋回本周期按各主流大模型官方目录价测算：DeepSeek V3

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