AnswersPublished18 sources
Huawei deklaruje 7,3-krotnie większą przepustowość inferencji dzięki KV Cache
Na konferencji Advanced Storage Conference w Szanghaju Huawei przedstawiło wyniki testu laboratoryjnego GLM 5.2: 7,3 krotnie większą przepustowość po odciążeniu KV Cache i dalszy wzrost efektywności o 20% po skoordyno... KV Cache przechowuje wcześniej obliczone dane, które model może ponownie wykorzystać.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Na konferencji Advanced Storage Conference w Szanghaju Huawei przedstawiło wyniki testu laboratoryjnego GLM 5.2: 7,3 krotnie większą przepustowość po odciążeniu KV Cache i dalszy wzrost efektywności o 20% po skoordyno...
- KV Cache przechowuje wcześniej obliczone dane, które model może ponownie wykorzystać.
- To deklaracje producenta, a nie wyniki możliwe do niezależnego odtworzenia na podstawie opublikowanych informacji: Huawei nie podało pełnej konfiguracji testu.[5][7]
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 przedstawiło współpracę pamięci masowej i sieci jako sposób na ograniczenie wąskiego gardła, jakim podczas inferencji AI może być przesyłanie KV Cache. Na konferencji Advanced Storage Conference w Szanghaju, zorganizowanej przez Open Data Center Committee (ODCC), firma podała wyniki testu laboratoryjnego modelu GLM-5.2: po odciążeniu KV Cache przepustowość inferencji miała wzrosnąć 7,3-krotnie, a skoordynowanie operacji I/O pamięci i sieci przynieść dalszy wzrost efektywności o 20%.5
8
To wyniki deklarowane przez Huawei. Firma nie ujawniła pełnej konfiguracji testu, dlatego trudno ocenić warunki pomiaru i niezależnie zweryfikować, jak poszczególne elementy rozwiązania wpłynęły na rezultat.5
7
Dlaczego KV Cache staje się problemem infrastrukturalnym
Podczas generowania odpowiedzi model oblicza dane związane z mechanizmem uwagi — Key i Value. KV Cache zachowuje te obliczenia, by można było wykorzystać je przy generowaniu kolejnych tokenów, zamiast wykonywać część pracy ponownie.47
48
Im dłuższy kontekst, tym więcej danych może przypadać na pojedyncze zapytanie. W rozmowach wieloetapowych dochodzi też potrzeba przechowywania lub ponownego używania wcześniejszego stanu. Gdy dane są rozproszone między węzłami klastra, ich przesyłanie obciąża pamięć, pamięć masową i sieć. Huawei opisywało, że suma rosnącego cache dla zapytań, danych utrzymywanych w klastrze i ruchu między węzłami może prowadzić do skali petabajtów.5
Firma ujęła te ograniczenia jako trzy „ściany”: zbyt małą wydajność I/O po stronie układów obliczeniowych, opóźnienia przy przenoszeniu danych między warstwami oraz niewystarczającą liczbę operacji wejścia-wyjścia na sekundę (IOPS), by sprawnie obsługiwać wiele operacji na cache.5
Wspólne podejście do obliczeń, pamięci i sieci
Zamiast traktować KV Cache wyłącznie jako problem pojemności pamięci, Huawei opisało podejście obejmujące akceleratory, pamięć masową i sieć. Relacja z konferencji mówi o bezpośrednim inicjowaniu operacji I/O cache po stronie układów obliczeniowych — od dostępu przez AI CPU i rdzenie wektorowe po operacje na poziomie SIMT. W szerszej koncepcji uwzględniono również współpracę warstwy pamięci masowej i sieci.5
Wyniki 7,3× i dodatkowe 20% Huawei przypisało dwóm etapom: bezpośredniemu odciążeniu KV Cache, a następnie skoordynowaniu operacji I/O pamięci i sieci. Publiczne relacje nie ujawniają jednak pełnej specyfikacji architektury ani dość szczegółów, by potwierdzić, że konkretna konfiguracja harmonogramowania Hyper-Converged Fabric (HCF) odpowiadała za podane przyrosty. To wyniki z opisanego przez firmę scenariusza laboratoryjnego, nie kompletna, publiczna dokumentacja techniczna rozwiązania.5
7
Co dokładnie zadeklarowała firma
W teście laboratoryjnym GLM-5.2 bezpośrednie odciążenie KV Cache miało zapewnić 7,3-krotnie większą przepustowość inferencji niż tradycyjne podejście oparte na pamięci. Po dodaniu skoordynowanego harmonogramowania I/O pamięci i sieci Huawei podało dalszy wzrost efektywności inferencji o 20%.5
Wyniki wymagają ostrożnej interpretacji: bez pełnej konfiguracji testu nie da się rzetelnie ocenić obciążenia, punktu odniesienia ani udziału poszczególnych elementów rozwiązania. Dostępne relacje z konferencji nie potwierdzają natomiast osobnej deklaracji o ponad 30-procentowym wzroście wydajności I/O pamięci masowej — nie należy więc traktować tej liczby jako zweryfikowanej.5
7
Październikowe pomiary na tle wcześniejszych zapowiedzi
Październikowe wystąpienie nastąpiło po wrześniowej konferencji HUAWEI CONNECT, podczas której Huawei zaprezentowało zaktualizowane rozwiązanie Stellar AI Fabric. Relacje z październikowego wydarzenia opisują przede wszystkim ujawnienie pomiarów dotyczących odciążania KV Cache; nie potwierdzają, że wszystkie szczegóły techniczne obu prezentacji były identyczne ani że w październiku ogłoszono nowy produkt.5
10
16
We wrześniu Huawei przedstawiło także OceanStor M900 Context Memory Storage — rozwiązanie dla inferencji AI w dużych centrach danych, zaprojektowane do rozszerzenia KV Cache poza pamięć układu i DRAM, do współdzielonej, wielopoziomowej puli.15
16 Październikowe liczby uzupełniają więc wcześniejszy kierunek rozwoju firmy o deklarowane wyniki wydajnościowe, ale same w sobie nie stanowią dowodu, że każdy element październikowej koncepcji był tożsamy z wrześniowym projektem.
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 deklaruje 7,3-krotnie większą przepustowość inferencji dzięki KV Cache"?
Na konferencji Advanced Storage Conference w Szanghaju Huawei przedstawiło wyniki testu laboratoryjnego GLM 5.2: 7,3 krotnie większą przepustowość po odciążeniu KV Cache i dalszy wzrost efektywności o 20% po skoordyno...
What are the key points to validate first?
Na konferencji Advanced Storage Conference w Szanghaju Huawei przedstawiło wyniki testu laboratoryjnego GLM 5.2: 7,3 krotnie większą przepustowość po odciążeniu KV Cache i dalszy wzrost efektywności o 20% po skoordyno... KV Cache przechowuje wcześniej obliczone dane, które model może ponownie wykorzystać.
What should I do next in practice?
To deklaracje producenta, a nie wyniki możliwe do niezależnego odtworzenia na podstawie opublikowanych informacji: Huawei nie podało pełnej konfiguracji testu.[5][7]