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廣電行業(yè)AI加速器上線:推理速度飆升5-8倍,成本節(jié)省60%

來源: 寶通集團  日期:12-03  點擊:  屬于:解決方案

近日,由中國電子工業(yè)標準化技術(shù)協(xié)會數(shù)據(jù)存儲專業(yè)委員會主辦的 2025 數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)大會正式揭曉了“2025 年度數(shù)據(jù)存儲典型實踐案例”名單,大普微聯(lián)合華瑞指數(shù)云:“三節(jié)點KVCache存算融合一體機案例”成功入選。


01

廣電行業(yè)AI升級

算力與成本的“雙重焦慮”


該案例的落地客戶是一家行業(yè)領先的智算服務提供商。隨著廣電行業(yè)全面進入“智能化內(nèi)容生產(chǎn)”階段,AI 模型在內(nèi)容生成、視頻理解、語音識別、虛擬主持人、自動編導等任務的應用呈爆發(fā)式增長。然而,在面對實際業(yè)務落地時,傳統(tǒng)的GPU架構(gòu)正面臨嚴峻挑戰(zhàn):


1

極致實時性要求

視頻實時渲染、虛擬演播室交互、直播中的AI特效生成、以及虛擬主持人互動等場景中。毫秒級甚至亞毫秒級的延遲會直接導致音畫不同步、動作遲滯或交互卡頓,嚴重影響最終用戶的觀感和體驗流暢度。

2

海量上下文數(shù)據(jù)處理瓶頸

支撐高質(zhì)量內(nèi)容生成和理解(如長視頻摘要、復雜場景理解、多輪對話虛擬主持人)需要處理128K+ tokens超長上下文。這導致KVCache數(shù)據(jù)量激增,讀寫操作異常頻繁。傳統(tǒng)GPU架構(gòu)依賴的高帶寬內(nèi)存(HBM)容量有限且成本高昂,成為制約模型規(guī)模、會話長度和并發(fā)能力的關(guān)鍵瓶頸。

3

高并發(fā)與高吞吐壓力

規(guī)模化推理任務并發(fā)數(shù)量的激增(如同時處理多個頻道的實時渲染、為大量用戶提供個性化內(nèi)容推薦或虛擬主播服務)要求極高的計算吞吐量,更對系統(tǒng)IOPS和內(nèi)存/存儲帶寬提出了空前的要求。

4

容量與成本的矛盾

單純依賴高性能GPU搭配HBM的方案雖然算力強,但顯存容量有限且單位成本極高。面對需要支撐多用戶長會話、大模型多實例部署、以及歷史素材庫快速檢索調(diào)用的業(yè)務需求,純GPU方案在容量擴展性和總體擁有成本(TCO)上均難以承受。

5

復雜模型與異構(gòu)負載支持

廣電AI應用往往涉及多種模態(tài)(文本、語音、圖像、視頻)的融合處理,以及生成式模型與判別式模型的混合部署。基礎設施需要靈活支持Transformer, Diffusion等不同架構(gòu)和計算特性(計算密集型、訪存密集型)的任務,避免資源浪費。

6

高可用性與彈性擴展需求

作為支撐核心業(yè)務的生產(chǎn)系統(tǒng),需要極高的穩(wěn)定性和可用性。同時,需具備彈性伸縮能力,應對業(yè)務波峰波谷(如大型直播活動),在保障性能的前提下按需分配資源,優(yōu)化成本。


因此,客戶迫切需要一套能在極致性能超大容量靈活擴展性以及可控成本之間取得最優(yōu)平衡的高性能智算基礎設施解決方案。

02

推理速度提升5-8倍

助力廣電行業(yè)真正實現(xiàn)AI智能化升級


“岳磐”KVCache 存算融合一體機方案是大普微與華瑞指數(shù)云聯(lián)合打造的一款為應對AI與企業(yè)核心業(yè)務雙重挑戰(zhàn)而生的全棧解決方案。

該方案針對上述行業(yè)核心痛點,采用高度集成的“交鑰匙”式設計,將大普微高性能企業(yè)級SSD與華瑞指數(shù)云AI原生數(shù)據(jù)平臺軟件產(chǎn)品ExponTech WADP深度融合。通過硬件池化、網(wǎng)絡加速與框架調(diào)優(yōu),解決大模型推理中顯存瓶頸與高并發(fā)延遲問題,為高實時性的廣電行業(yè)AI應用場景提供了 PB 級 KVCache 擴展能力與微秒級響應保障。




 岳磐方案架構(gòu)


自方案上線以來,在性能、成本、容量、兼容性等維度全面取得了顯著效果:

● 性能突破推理速度(TTFT)提升5~8 倍,充分滿足大模型推理對 “低時延、高 IOPS” 的嚴苛要求。


● 成本優(yōu)化:實現(xiàn)60% 的推理 GPU 卡成本節(jié)省,大幅降低數(shù)據(jù)中心大模型業(yè)務的硬件投入門檻;同時,,運維成本在GPU 散熱、功耗管理成本同步降低 30%,綜合成本優(yōu)化效果超出預期。

● 容量釋放:提供近似無限的可持久化 memory 空間,徹底擺脫存儲容量對大模型業(yè)務的制約。單集群可穩(wěn)定支撐超 PB 級KV Cache 及 Context 數(shù)據(jù)存儲;不僅滿足現(xiàn)有大模型 “多會話、長時推理” 需求,還為未來萬億參數(shù)級大模型部署預留了充足空間,業(yè)務拓展性大幅增強。


● 兼容靈活: 與 vLLM、Mooncake、Dynamo 等主流推理框架無縫兼容,靈活適配不同大模型推理場景的技術(shù)需求,全面釋放大模型訓練推理的效率潛力。



03

助力廣電行業(yè)建設“高性能、低成本、可持續(xù)”的 AI 智算中心


在高性能存儲底座的支撐下,“岳磐KV Cache”聯(lián)合解決方案已在客戶多個核心生產(chǎn)場景中實現(xiàn)了效率的質(zhì)變:

  1. 智能視頻剪輯與內(nèi)容生成

在電視臺與視頻制作機構(gòu)中,AI 驅(qū)動的智能剪輯系統(tǒng)廣泛應用于鏡頭識別、語音轉(zhuǎn)字幕、片段摘要、自動封面生成等流程。這些任務通常依賴 CLIP、SAM、Whisper 等模型,需要在毫秒級時間內(nèi)完成圖片檢索、語義匹配與音頻識別。岳磐一體機的高 IOPS 與低時延 KVCache架構(gòu)讓推理任務能夠并行處理海量素材文件,顯著縮短了素材分析與剪輯時間,從“分鐘級”降至“秒級”,有效提升了節(jié)目生產(chǎn)效率。




  1. 數(shù)字人驅(qū)動與虛擬演播

數(shù)字主持人、虛擬主播、數(shù)字孿生演播廳是廣電行業(yè)近年的創(chuàng)新焦點。

這類業(yè)務依賴 Text-to-Speech、Audio2Face、Text2Avatar 等模型實現(xiàn)文本驅(qū)動的實時語音與表情生成,推理過程中需要持續(xù)加載長序列上下文。傳統(tǒng) GPU 顯存難以支撐這種持續(xù)性推理,而岳磐一體機的多層 KVCache 架構(gòu)可實現(xiàn)上下文持久化緩存,使數(shù)字人能在長時對話中保持語義一致與自然反應,真正實現(xiàn)實時驅(qū)動。




  1. 數(shù)字孿生與3D演播實時渲染

在虛擬演播廳與數(shù)字孿生內(nèi)容制作中,AI 模型用于實時渲染場景、驅(qū)動角色行為或生成環(huán)境動態(tài)。這類任務對 GPU 與存儲間的數(shù)據(jù)交換速率要求極高。岳磐一體機的存算一體化設計,使 GPU Node 與 KVCache 層之間數(shù)據(jù)往返延遲降至微秒級,推理速度提升 5–8 倍,保障虛擬演播的實時畫面流暢與渲染同步性。




岳磐 KVCache 存算融合一體機方案以其存算融合的 KVCache 架構(gòu)、低時延互聯(lián)與高擴展 NVMe 存儲體系,顯著提升了廣電行業(yè)的 AI 內(nèi)容生產(chǎn)效率,也推動了節(jié)目制作、虛擬演播與智能渲染的算力革新,為廣電行業(yè)的智能化升級樹立了標桿。




深耕高性能存儲,共建 AI 產(chǎn)業(yè)新生態(tài)


“岳磐”KVCache 存算融合一體機的落地,是大普微將極致性能的 SSD 產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為行業(yè)系統(tǒng)級解決方案的成功實踐。作為企業(yè)級存儲領域的深耕者,大普微不局限于單一硬件性能的提升,而是通過軟硬協(xié)同與架構(gòu)創(chuàng)新,為廣電、金融、互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵行業(yè)提供量身定制的存儲解決方案。憑借持續(xù)的技術(shù)迭代,大普微正不斷拓展存儲能力邊界,為各行業(yè)的數(shù)據(jù)應用提供堅實支撐。



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