AnswersPublished18 sources
Huawei vil lette KI-flaskehals med samspill mellom lagring og nettverk
Huawei sier at direkte avlasting av KV Cache ga 7,3 ganger høyere inferensgjennomstrømning i en laboratorietest med GLM 5.2. KV Cache lagrer tidligere beregnede Key og Value data, slik at modellen kan bruke dem på nytt.
Publisert avRedigert med GPT-6 LunaBilder generert med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Huawei sier at direkte avlasting av KV Cache ga 7,3 ganger høyere inferensgjennomstrømning i en laboratorietest med GLM 5.2.
- KV Cache lagrer tidligere beregnede Key og Value data, slik at modellen kan bruke dem på nytt.
- Resultatene ble presentert på Advanced Storage Conference i Shanghai 22. oktober 2026.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What storage-network convergence approach did Huawei present at the ODCC-organized Advanced Storage Conference in Shanghai on October 22, 20. Article summary: Huawei presented storage–network convergence as a way to reduce the cost of moving KV Cache between compute, storage, and network during agentic AI inference at the October 22, 2026 ASC session in Shanghai; ODCC organize. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Huawei presenterte samspill mellom lagring og nettverk som en måte å avhjelpe flaskehalser knyttet til KV Cache i KI-inferens. På Advanced Storage Conference i Shanghai 22. oktober 2026 la selskapet fram laboratorietall for avlasting av cachen: 7,3 ganger høyere gjennomstrømning i en GLM-5.2-test, og ytterligere 20 prosent høyere inferenseffektivitet med koordinert I/O-planlegging. Dette er resultater Huawei selv har rapportert, og selskapet har ikke offentliggjort hele testoppsettet.5
8
Hvorfor KV Cache blir en infrastrukturutfordring
Når en språkmodell lager tekst, beregner den Key- og Value-data for tokenene den behandler. KV Cache tar vare på disse mellomresultatene, slik at modellen kan gjenbruke dem i stedet for å gjøre de samme beregningene på nytt.47
48
Cachen vokser når konteksten blir lengre. I samtaler over flere runder kan systemet også måtte ta vare på eller hente fram tidligere samtalehistorikk. Når forespørsler og cachedata fordeles på flere maskiner, kan flytting av data mellom beregning, lagring og nettverk skape mer trafikk og legge press på tilgjengelig minne. Ifølge omtalen av konferansen peker Huawei på at summen av cache per forespørsel, cache som holdes aktiv, og trafikk mellom noder kan drive den samlede KV Cachen i en inferensklynge mot petabyte-størrelse.5
Huawei beskrev utfordringen som tre «vegger»: begrenset I/O-kapasitet på beregningssiden, forsinkelser når data flyttes mellom ulike lag, og for få IOPS til å håndtere mange cacheoperasjoner effektivt.5
Samspill mellom prosessor, lagring og nettverk
I stedet for å behandle KV Cache som et rent spørsmål om minnekapasitet, beskrev Huawei en tilnærming som omfatter akseleratorer, lagring og nettverk. Omtalen av konferansen beskriver en bane der prosessorer på beregningssiden kan starte I/O for cachedata direkte. Den skal gå fra tilgang via AI-CPU og vektorkjerner til mer finkornet I/O på SIMT-nivå. Samordning mellom lagring og nettverk inngår også i den bredere utformingen.5
Huawei knytter ytelsestallene til to trinn: først direkte avlasting av KV Cache, deretter koordinert I/O-planlegging mellom lagring og nettverk. De tilgjengelige konferanserapportene gir ikke nok detaljer til å kontrollere alle deler av implementeringen eller fastslå at en bestemt planleggingskonfigurasjon i Hyper-Converged Fabric (HCF) ga resultatene. Tallene bør derfor forstås som resultater fra Huaweis beskrevne laboratorietest, ikke som en fullstendig offentlig arkitekturbeskrivelse.5
7
Hva Huawei rapporterte – og hva vi ikke vet
I laboratorietesten med GLM-5.2 oppga Huawei at direkte avlasting av KV Cache ga 7,3 ganger høyere inferensgjennomstrømning enn en konvensjonell minnebasert løsning. Med koordinert I/O-planlegging mellom lagring og nettverk rapporterte selskapet ytterligere 20 prosent høyere inferenseffektivitet.5
Tallene bør tolkes med varsomhet. Huawei har ikke lagt fram hele testoppsettet, noe som gjør det vanskelig å vurdere arbeidslasten, sammenligningsgrunnlaget og hvor mye hvert enkelt tiltak bidro. De tilgjengelige konferanserapportene underbygger heller ikke et separat utsagn om mer enn 30 prosent høyere ytelse for lagrings-I/O. Det tallet kan derfor ikke regnes som bekreftet her.5
7
Målinger på en løsning Huawei allerede hadde presentert
Oktoberpresentasjonen kom etter at Huawei viste fram en oppgradert Stellar AI Fabric på HUAWEI CONNECT i september. Ifølge konferanseomtalen la oktoberframlegget fram målinger av KV Cache-avlasting. På septemberarrangementet presenterte Huawei også OceanStor M900 Context Memory Storage, utformet for å utvide KV Cache fra minne på brikken og DRAM til en delt, lagdelt ressurs for KI-inferens.10
15
16
Skillet er viktig: Oktobertallene føyer en ytelsespåstand til Huaweis eksisterende retning innen lagring og nettverk. De tilgjengelige kildene fastslår ikke at alle tekniske detaljer som ble omtalt i oktober, var identiske med septemberutformingen. De dokumenterer heller ingen separat produktlansering på konferansen i oktober.5
10
16
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Huawei vil lette KI-flaskehals med samspill mellom lagring og nettverk"?
Huawei sier at direkte avlasting av KV Cache ga 7,3 ganger høyere inferensgjennomstrømning i en laboratorietest med GLM 5.2.
What are the key points to validate first?
Huawei sier at direkte avlasting av KV Cache ga 7,3 ganger høyere inferensgjennomstrømning i en laboratorietest med GLM 5.2. KV Cache lagrer tidligere beregnede Key og Value data, slik at modellen kan bruke dem på nytt.
What should I do next in practice?
Resultatene ble presentert på Advanced Storage Conference i Shanghai 22. oktober 2026.