AI系列专题|广电行业AI加速器上线:推理速度飙升5-8倍,成本节省60%

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作者：微信文章
近日，由中国电子工业标准化技术协会数据存储专业委员会主办的 2025 数据存储产业大会正式揭晓了“2025 年度数据存储典型实践案例”名单，华瑞指数云联合大普微：“三节点KVCache存算融合一体机案例”成功入选。这不仅彰显了华瑞指数云在AI推理存储领域的创新硬实力，也充分体现了业界对华瑞指数云在技术突破、应用实践与产业赋能方面的高度认可与信赖。

该案例中，客户是一家领先的智算服务提供商，主要面向广电广播、影视渲染、数字孪生、音视频智能分析等领域提供 AI 算力与模型推理服务。随着广电行业全面进入“智能化内容生产”阶段，AI 模型在内容生成、视频理解、语音识别、虚拟主持人、自动编导等任务中被广泛使用。此类业务场景的共性需求呈现出以下关键特征：

1. 极致实时性要求：模型推理的响应速度至关重要，特别是在视频实时渲染、虚拟演播室交互、直播中的AI特效生成、以及虚拟主持人互动等场景中。毫秒级甚至亚毫秒级的延迟会直接导致音画不同步、动作迟滞或交互卡顿，严重影响最终用户的观感和体验流畅度，挑战着系统的处理上限。

2. 海量上下文数据处理瓶颈：支撑高质量内容生成和理解（如长视频摘要、复杂场景理解、多轮对话虚拟主持人）通常需要处理超长上下文（如128K tokens或更长）。这导致模型推理过程中KVCache数据量极其庞大，读写操作异常频繁。传统GPU架构依赖的高带宽内存（HBM）容量有限且成本高昂，成为制约模型规模、会话长度和并发能力的关键瓶颈。

3. 高并发与高吞吐压力：随着AI驱动的节目生产方式走向规模化、常态化，推理任务并发数量激增（如同时处理多个频道的实时渲染、为大量用户提供个性化内容推荐或虚拟主播服务）。这不仅要求极高的计算吞吐量（TFLOPS），更对系统IOPS（每秒输入/输出操作）和内存/存储带宽提出了空前的要求，以确保海量模型参数和数据能够被快速调度和访问，避免因数据供给不足导致的算力闲置。

4. 容量与成本的矛盾：单纯依赖高性能GPU搭配HBM的方案，虽然能提供强大的单卡算力，但其显存容量有限且单位成本极高。面对需要支撑多用户长会话、大模型多实例部署、以及历史素材库快速检索调用的业务需求，纯GPU方案在容量扩展性和总体拥有成本（TCO）上均难以承受，亟需更优的性价比方案。

5. 复杂模型与异构负载支持：广电AI应用往往涉及多种模态（文本、语音、图像、视频）的融合处理，以及生成式模型与判别式模型的混合部署。基础设施需要具备灵活性，能够高效支持不同模型架构（如Transformer, Diffusion等）和计算特性（计算密集型、访存密集型）的任务，避免资源浪费。

6. 高可用性与弹性扩展需求：作为支撑核心业务的生产系统，需要极高的稳定性和可用性。同时，业务量可能存在波峰波谷（如大型直播活动），要求基础设施能够快速弹性伸缩，在保障性能的前提下按需分配资源，优化成本。

因此，客户迫切需要一套能在极致性能、超大容量、灵活扩展性以及可控成本之间取得最优平衡的高性能智算基础设施解决方案，为其广电AI业务的持续创新和规模化发展提供强大而可靠的基础底座。

推理速度提升5-8倍

助力广电行业真正实现AI智能化升级

“岳磐 KVCache 存算融合一体机方案”是一款为应对AI与企业核心业务双重挑战而生的全栈解决方案。正是针对上述行业核心痛点的“强心剂”。它采用高度集成的“交钥匙”式设计，将大普微高性能企业级SSD与华瑞指数云AI原生数据平台软件产品ExponTech WADP深度融合。每节点为2U24盘位机架式服务器，支持最大24块 NVMe SSD，网络层配备高性能100GE、200GE或更高速的RDMA网卡，延伸了推理上下文的存储，训练推理场景三节点带宽可以达到120GB/s，支持百万级上下文长度。通过硬件池化、网络加速与框架调优，解决大模型推理中显存瓶颈与高并发延迟问题，为高实时性的广电行业AI应用场景提供了 PB 级 KVCache 扩展能力与微秒级响应保障。



（1）性能突破：推理速度（TTFT）提升5~8 倍，充分满足大模型推理对 “低时延、高 IOPS” 的严苛要求。

（2）成本优化：实现60% 的推理 GPU 卡成本节省，大幅降低数据中心大模型业务的硬件投入门槛，运维成本在GPU 散热、功耗管理成本同步降低 30%，综合成本优化效果超出预期

（3）容量释放：提供近似无限的可持久化 memory 空间，为 KVCache 及 Context 数据提供充足存储 “容器”，彻底摆脱存储容量对大模型业务的制约。单集群可稳定支撑超 PB 级KV Cache 及 Context 数据存储；不仅满足现有大模型 “多会话、长时推理” 需求，还为未来万亿参数级大模型部署预留了充足空间，业务拓展性大幅增强。

（4）兼容灵活：与 vLLM、Mooncake、Dynamo 等主流推理框架无缝兼容，可灵活适配不同大模型推理场景的技术需求，全面释放大模型训练推理的效率潜力。

从性能到收益，为广电行业智能化升级树标杆

自“岳磐 KVCache 存算融合一体机方案”上线以来，该客户在性能、成本、容量、兼容性等维度全面取得了显著效果：

智能视频剪辑与内容生成

在电视台与视频制作机构中，AI 驱动的智能剪辑系统广泛应用于镜头识别、语音转字幕、片段摘要、自动封面生成等流程。这些任务通常依赖 CLIP、SAM、Whisper 等模型，需要在毫秒级时间内完成图片检索、语义匹配与音频识别。岳磐一体机的高 IOPS 与低时延 KVCache架构让推理任务能够并行处理海量素材文件，显著缩短了素材分析与剪辑时间，从“分钟级”降至“秒级”，有效提升了节目生产效率。

数字人驱动与虚拟演播

数字主持人、虚拟主播、数字孪生演播厅是广电行业近年的创新焦点。这类业务依赖 Text-to-Speech、Audio2Face、Text2Avatar 等模型实现文本驱动的实时语音与表情生成，推理过程中需要持续加载长序列上下文。传统 GPU 显存难以支撑这种持续性推理，而岳磐一体机的多层 KVCache 架构可实现上下文持久化缓存，使数字人能在长时对话中保持语义一致与自然反应，真正实现实时驱动。

数字孪生与3D演播实时渲染

在虚拟演播厅与数字孪生内容制作中，AI 模型用于实时渲染场景、驱动角色行为或生成环境动态。这类任务对 GPU 与存储间的数据交换速率要求极高。岳磐一体机的存算一体化设计，使 GPU Node 与 KVCache 层之间数据往返延迟降至微秒级，推理速度提升 5–8 倍，保障虚拟演播的实时画面流畅与渲染同步性。

“岳磐 KVCache 存算融合一体机方案”以其存算融合的 KVCache 架构、低时延互联与高扩展 NVMe 存储体系，在广电智算领域展现出卓越的 GPU 推理加速能力。它不仅显著提升了广电行业的 AI 内容生产效率，也推动了节目制作、虚拟演播与智能渲染的算力革新。通过这一方案，客户成功从传统 GPU 集群的高成本、高能耗模式迈向了“高性能、低成本、可持续”的 AI 智算中心，为广电行业的智能化升级树立了标杆。

随着AI时代的发展，华瑞指数云ExponTech通过创新KVCache分层技术，不仅大幅降低推理成本，更提升推理效率和模型处理长上下文能力，加速大型AI模型的工业化应用，能够轻松满足金融、政府、医疗、制造等关键行业对核心数据库的严苛要求。更重要的是，华瑞指数云ExponTech实现了数据基础设施的融合：企业无需再为AI和核心数据库分别建设独立的存储系统，而是将企业核心生产系统（如关键数据库）与AI数据管道（包括训练、推理、向量检索等）统一承载于同一平台，从而简化IT运维，大幅降低总体拥有成本，为企业构建面向未来的AI数据基础设施。

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