AI行业正越来越多地探索用于KV Cache的专用存储解决方案，KV Cache是大语言模型推理中的关键组成部分。华为（OceanStor M900）和英伟达（CMX Context Memory Storage）等公司正在开发管理和存储这些数据的产品，旨在减少冗余计算并节省处理成本。虽然使用更便宜的SSD将数据从昂贵的DRAM卸载是关键策略，但这些针对AI优化的SSD的确切规格和标准化仍在开发中，行业共识预计在6-12个月内形成。同时，计算内存（CIM）技术正在兴起，通过在更靠近数据的地方进行计算来进一步减少数据移动开销，但它们并不能取代历史KV Cache的大容量存储需求。 AI
影响 通过优化KV Cache管理和存储，加速LLM推理效率，可能降低成本并提高性能。
排序理由 行业范围内开发AI推理新存储解决方案，有具体产品发布和标准化工作正在进行中。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=1.0]
- CIM
- CMX Context Memory Storage
- dynamic random-access memory
- High Bandwidth Memory
- Huawei
- KV cache
- Nvidia
- OceanStor M900
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