DeepSeek大模型API硬盘缓存技术对存储系统的挑战

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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 ………………………………