DeepSeek千亿参数如何存得下存得好？GPU高带宽内存容量成为瓶颈？

在人工智能技术飞速发展的今天，大模型的训练与推理已成为推动AI应用落地的核心驱动力。然而，随着模型参数规模的指数级增长（如DeepSeek-R1的6710亿参数），存储与计算资源的瓶颈问题日益凸显。如何在高性能与低成本之间找到平衡，成为各大科技企业竞相突破的关键。一、DeepSeek的挑战与创新：存储瓶颈的突破

DeepSeek-R1作为一款拥有6710亿参数的大模型，凭借其卓越的推理能力和低成本优势，在市场上引发了广泛关注。然而，随着模型复杂度的提升，推理过程中需要缓存的上下文数据（如KV Cache）呈指数级增长，导致GPU高带宽内存容量成为瓶颈。传统的解决方案是通过增加DRAM来扩展内存，但这会显著推高推理成本。

DeepSeek通过创新的缓存技术，将GPU和DRAM中的缓存数据卸载到存储阵列中，成功将大模型使用成本降低一个数量级。这种“以存代算”的策略不仅缓解了内存压力，还显著降低了服务延迟和最终使用成本。然而，DeepSeek的缓存技术对存储性能提出了更高的要求——需要存储系统具备极高的带宽、低延迟和海量扩展能力，以支持大规模KV Cache的快速读写。

图源：网络

二、华存智谷TGStor A1800：为AI而生的高性能存储

华存智谷TGStor A1800正是为满足这一需求而设计的下一代高性能AI存储。其核心特性与DeepSeek的技术需求高度契合，为AI大模型的训练与推理提供了强有力的存储支持。

极致性能：满足KV Cache的高效读写

TGStor A1800通过NDS直通NPU和DataTurbo高性能文件加速引擎，实现了单框1200万IOPS和400GB/s带宽的极致性能。这种性能水平能够轻松应对DeepSeek推理过程中大规模KV Cache的读写需求，显著降低服务延迟。

通过数控分离架构和DPU卸载CPU算力，TGStor A1800实现了数据读写直通到盘，减少了CPU和内存的负担，进一步提升了数据加载效率。

海量扩展：支持大模型的平滑演进

TGStor A1800支持单集群512控Scale-out扩展，EB级存储容量，能够满足万亿/十万亿参数大模型的平滑演进需求。这种扩展能力与DeepSeek的硬盘缓存技术完美结合，为大模型的长序列处理和多轮对话场景提供了强大的存储支持。

通过灵活的算力卡扩展（如DPU、GPU），TGStor A1800还能够加速数据处理，支持加密、压缩、向量检索等多种功能卸载，进一步提升推理效率。

智能推理：优化长记忆与向量检索

TGStor A1800内置高性能向量检索引擎，支持向量数据范式，能够加速大库容向量知识库检索，减少推理“幻觉”。这一特性与DeepSeek的多轮对话场景高度契合，能够通过缓存历史对话内容，显著降低推理时延。

通过支持RAG向量数据库和KVCache技术，TGStor A1800赋予AI大模型长记忆能力，提高推理准确度和效率。

三、DeepSeek与TGStor A1800的协同创新

DeepSeek与TGStor A1800的结合，不仅解决了大模型推理中的存储瓶颈问题，还通过存储与计算的协同创新，重新定义了AI服务的性价比。

以存代算：降低推理成本

DeepSeek的硬盘缓存技术将KV Cache卸载到存储中，而TGStor A1800的高性能存储能力确保了缓存数据的快速读写。这种协同创新将大模型推理成本降低了一个数量级，为AI服务的广泛普及奠定了基础。

长序列处理：提升推理效率

在多轮对话和长序列处理场景中，TGStor A1800的多级KV缓存机制与DeepSeek的硬盘缓存技术相结合，能够显著减少Prefill阶段的重复计算，推理时延降低78%，单个xPU卡吞吐量提升67%。

智能推理：优化用户体验

通过TGStor A1800的向量检索引擎和RAG向量数据库支持，DeepSeek能够实现更精准的推理结果，减少“幻觉”现象，为用户提供更智能、更个性化的服务体验。

图源：网络

四、未来：存储与计算的深度融合

随着大模型参数规模的进一步增长，存储与计算的深度融合将成为必然趋势。通过高性能存储、智能缓存和向量检索等技术的协同创新，AI大模型将能够在更广泛的场景中实现低成本、高效率的推理，加速AI普惠时代的到来。