随着网络带宽和存储性能的不断提升，数据中心的资源利用模式正面临新
的挑战。传统的以 CPU 为中心的处理架构在处理网络和存储协议时，需要占用
服务器主机约 30%的资源。这种资源占用被形象地称为“数据中心税”，它不仅
增加了存储服务器的资源开销，还限制了存储系统的整体性能表现。
此外，随着 CPU 性能提升速度的逐渐放缓，特别是随着智算业务的发展，
GPU、TPU 等计算资源在算力方面几何倍的性能提升，通用 CPU 在处理网络和存
储等数据中心基础设施服务时的能效比也在不断降低，这进一步加剧了数据中
心的资源利用效率问题。
在模型推理场景中，尽管 DeepSeek 引入了大模型 API 缓存技术，通过将首
次计算的 token 数据缓存到硬盘中，并利用硬盘缓存命中来优化后续输出，这
在一定程度上有效节省了算力资源。然而，传统服务器架构存储阵列与文件系
统（如 Ceph、GPFS、Lustre）之间仍然存在性能损失问题。这些问题主要体现
在以下几个方面：
1. 本地存储限制：由于本地算力服务器的 PCIe 通道数量不足，本地 SSD
硬盘无法大规模挂载，导致本地硬盘的缓存容量受到限制，其性能无法得到充
分发挥。这种限制不仅影响了缓存数据的存储量，还限制了缓存的读写速度，
进而影响了模型推理的整体效率。
2. 文件系统性能瓶颈：虽然采用文件系统进行大容量存储挂载是一种常见
的解决方案，但远程存储集群的文件系统性能问题又会影响挂载存储的整体性
能。例如，文件系统的元数据管理、数据一致性维护以及网络延迟等因素，都
会导致存储性能的下降。这种性能瓶颈不仅限制了硬盘缓存技术的潜力发挥，
还可能导致数据读取速度变慢，进一步影响推理任务的执行效率。
3. 推理延迟问题：在处理复杂任务时，上述问题可能导致推理延迟过长，
从而影响用户的整体体验。例如，在需要实时响应的应用场景中，如金融交易
分析、自动驾驶辅助系统等，推理延迟的增加可能会导致决策延迟，甚至错过
关键的业务机会。
因此，绿算技术的全闪存储及轻舟（Light Boat）系列产品突破本地存储
限制以及文件系统的性能瓶颈，已经成为提升存储整体性能的关键环节。这一
DeepSeek 大模型 API 硬盘缓存技术对存储系统的挑战
措施不仅能够有效助力 DeepSeek 大模型 API 缓存技术性能的显著提升，还能帮
助用户显著降低对算力体系的成本需求，从而显著提高投资回报率（ROI）。优
化后的系统能够更高效地处理复杂的推理任务，减少推理延迟，显著提升用户
体验。在当前竞争日益激烈的市场环境中，这种优化能够为企业带来显著的竞
争优势，使其在市场中脱颖而出，占据有利地位。
总之，面对不断增长的计算需求和日益复杂的存储挑战，构建一个高效、
可靠的硬盘缓存体系显得尤为重要。这不仅有助于提升资源利用效率，还能为
用户带来更具竞争力的投资回报，从而推动企业在数字化转型的道路上稳步前
行。通过持续优化存储架构和文件系统性能，企业可以更好地应对未来的挑
战，实现可持续发展。
