瑞网广通AI KV Cache存储五大典型AI应用场景

■ 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 应用中，情况正在发生变化。

随着强化学习后训练、大模型推理、超长上下文、多轮对话、AI Agent搭建等场景的快速发展，KV Cache 已成为 AI 基础设施中不可忽视的新型数据形态，而这也正在催生一种新的基础设施——KV Cache存储：通过 GPU HBM、CPU DRAM、NVMe SSD 以及分布式存储构建面向 KV Cache 的高性能存储层，让 KV Cache 能够实现Offload｜Sharing｜Reuse｜Persistence，从而进一步释放 GPU 算力价值，支撑更长上下文、更高并发以及更复杂的 AI 应用。瑞网广通推出自研的AI KV Cache存储方案，可匹配从AI训练到推理再到AI Agent搭建的5大KV Cache存储应用场景。

■ 五大场景，看懂 AI KV Cache存储 的应用价值

这些场景需求意味着：KV Cache 已不再只是 GPU 内部的一块临时缓存，而正在成为 AI 应用需要长期、高效管理的上下文数据。AI KV Cache 存储 正在从传统缓存演进为连接 GPU 算力与 AI 上下文数据的核心存储层。

■ 传统 KVCache架构：请求结束即释放

传统架构：KV Cache 仅存活于单次请求生命周期内，无法复用

■ 新一代 KVCache架构：瑞网广通AI KV Cache 存储

新一代架构：AI 应用 → KV Cache Layer → 三层存储 → 统一 AI KV Cache 存储

■ 物理组网架构

瑞网广通AI KV Cache 存储系统采用 2×200G/400G/800G IB/RoCE 高速网络连接 AI 计算集群，通过 POSIX 标准接口实现 KV Cache 数据卸载与访问，助力 AI 计算集群释放 GPU HBM压力、提升并发能力、支撑超长上下文 KVCache卸载，并实现KV Cache存储资源弹性扩展，按需扩容。

■ 关于 KV Cache 存储的五大应用场景，您了解多少？

随着AI 应用从训练走向推理，从多轮交互走向AI Agent，KV Cache 正在成为影响 AI 系统性能、效率与成本的重要数据。接下来瑞网广通将与您一起探探 AI KV Cache 存储的五大应用场景，从 AI 训练、推理服务、长上下文、多轮交互到AI Agent搭建，深入解读不同 AI 应用场景下 KV Cache 的产生、复用与存储需求，逐一拆解 KV Cache存储的典型场景与应用价值，以及 瑞网广通 AI 高性能 KV Cache 存储如何为 AI 应用提供高效、可靠的存储支撑。

五大场景，五篇推文，带您逐步走进瑞网广通AI KV Cache 存储。

《瑞网广通AI KV Cache 存储五大应用场景》系列推文，正式开启，敬请期待！

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