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# ODCC AI存储实验室KV Cache评测再发布：英韧N3X以硬核SSD性能筑牢AI推理引擎
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> **来源**：超擎数智
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> **作者**：未知
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> **发布日期**：2026-08-06
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> **原文链接**：https://chaoqing-i.com/blog/odcc-ai-storage-lab-kv-cache-evaluation-innogrit-n3x-ssd
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随着大模型发展全面迈入规模化推理部署的新阶段，推理性能、成本控制与资源利用率，正在成为智算基础设施建设的核心命题。在这一过程中，存储已不再只是数据承载的底层资源，而是影响GPU利用率、推理延迟与系统吞吐的关键变量。
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ODCC AI存储实验室作为面向AI基础设施前沿技术验证的重要平台，依托超擎数智高性能算网环境与全栈技术服务能力，聚焦先进存算分离架构，持续开展面向AI训练、推理、存储部件与系统协同的实证测试，为行业关键技术选型与系统优化提供可量化、可复用的参考依据。
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继ODCC AI存储实验室发布焱融YRCache推理存储系统KV Cache评测成果后，本次将进一步聚焦测试中的核心存储硬件——英韧科技洞庭-N3X，一款面向AI场景打造的企业级SSD产品。在KV Cache从GPU显存向外部存储卸载的过程中，高性能SSD正从传统意义上的"存储介质"，跃升为影响推理流水线效率的重要引擎。
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当大模型上下文窗口持续向百万级演进，KV Cache规模急剧膨胀，GPU的HBM容量不足已成为高并发、长上下文推理场景下的典型瓶颈。此时，外部存储系统是否能够以足够低的延迟、足够高的带宽和足够稳定的IOPS响应KV Cache读写请求，直接影响首Token延迟、单Token输出时间以及GPU整体利用率。
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在本次ODCC AI存储实验室的KV Cache专项测试中，英韧洞庭-N3X凭借卓越的单盘性能，为存储系统实现推理提速、长上下文支撑与成本优化提供了坚实的硬件底座。
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## 1、构建KV Cache全栈验证环境
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本次专项测试，超擎数智在ODCC AI存储实验室中提供了贴近真实智算中心部署场景的基础设施环境，包括高性能GPU服务器、分布式存储集群、高速网络拓扑以及面向大模型推理任务的系统测试平台。通过这一环境，实验室能够从"部件—系统—应用"多个维度，对AI推理存储方案进行端到端评估。
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本次，英韧科技洞庭-N3X承担了存储集群的核心硬件支撑任务。作为面向AI场景打造的企业级SSD产品，洞庭-N3X采用PCIe Gen5接口与优化的数据引擎，围绕高带宽、低延迟、高并发、稳态输出等关键能力进行设计，目标直指大模型训练与推理过程中的"内存墙"问题。
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在KV Cache卸载场景中，SSD不再只是冷数据的仓库，而是持续参与推理数据流转的高频访问介质。其性能水平将直接决定GPU能否持续获得数据供给，进而影响整个推理系统是否能够保持高吞吐、低延迟运行。
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## 2、单盘性能硬核突破，为KV Cache高效流转提供物理基础
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KV Cache读写具有典型的高并发、高随机、小I/O访问特征，同时在缓存预加载、批量迁移、长上下文处理等场景下，也对顺序带宽提出了极高要求。ODCC AI存储实验室测试结果显示，英韧洞庭-N3X在顺序带宽、随机IOPS以及稳态输出能力上均展现出突出的单盘性能优势。
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**14GB/s顺序带宽 支撑存储系统高效数据迁移**
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在需要预加载KV Cache或进行批量缓存数据迁移的场景中，顺序带宽直接决定数据搬运效率。测试显示，英韧洞庭-N3X顺序读速度达到14GB/s，顺序写速度逼近12GB/s，充分释放PCIe Gen5接口的传输潜力。
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对于AI推理系统而言，这意味着在大规模长上下文任务启动、缓存批量加载或跨节点数据迁移过程中，底层SSD能够为上层存储系统提供更高效的数据供给能力，减少数据准备时间，提升整体推理链路的响应效率。
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**稳态随机读写超千万IOPS 让存储系统持久输出**
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KV Cache在推理阶段的访问模式并非单纯的大块顺序读写，而是大量并发随机小I/O请求。尤其在多用户并发、长上下文复用、缓存命中与卸载回读场景中，SSD的随机读写性能与稳态表现尤为关键。
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在基准测试中，英韧洞庭-N3X的4KB随机读性能接近3500K IOPS，4KB随机写性能达到756.72K IOPS，均高于标称性能。凭借全盘稳态下的持续IOPS输出能力，搭载N3X的存储系统在整个评测过程中保持稳定运行，能够持续高效响应KV Cache读写请求。
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这也进一步说明，在AI推理存储架构中，企业级SSD的价值不仅体现在峰值性能，更体现在长时间高负载运行下的稳定输出能力。对于真实智算中心而言，这一能力直接关系到系统服务质量与推理任务的稳定性。
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## 3、从单盘到系统：高性能SSD放大KV Cache卸载收益
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ODCC AI存储实验室KV Cache专项测试并未停留在单盘基准层面，而是进一步将英韧洞庭-N3X纳入真实推理系统链路，与推理存储系统、高速网络和GPU服务器进行联合验证。
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测试结果显示，N3X的单盘性能优势能够有效转化为系统级收益，在延迟、吞吐、GPU利用率与成本结构等方面形成显著提升。
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**微秒级尾延迟，为存储系统提供"零等待"基础**
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在大模型推理过程中，Decode阶段需要持续访问与更新KV Cache。此时，存储路径的尾延迟将直接影响Token生成的连续性与稳定性。
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本次测试显示，在采用高端GPU的服务器节点上，英韧洞庭-N3X实现了低至66μs的P99延迟，写入延迟稳定控制在微秒级。得益于这一低延迟能力，搭载N3X的存储系统在KV Cache卸载场景中能够实现近乎"零感知"的数据写入与读取支撑，使GPU在执行推理任务时尽可能减少因数据等待造成的空转。
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对于上层应用而言，这意味着长文本生成、多轮对话、代码生成、文档分析等场景能够获得更流畅的生成体验；对于智算中心而言，则意味着GPU资源能够被更充分利用，单位算力投入产出比进一步提升。
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**吞吐量显著提升，中端GPU推理效能接近高端**
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在长上下文和高并发任务中，GPU显存容量往往成为限制吞吐提升的关键因素。当KV Cache能够通过高性能存储系统实现高效卸载后，GPU显存压力得到释放，推理并发能力与吞吐表现随之显著提升。
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测试结果显示，在输入长度大于等于10K Token的场景下，基于英韧洞庭-N3X的存储系统使首Token延迟从秒级降至毫秒级；在特定缓存命中场景下，加速比可达百倍。吞吐量方面，中端GPU服务器提升约20倍，高端GPU服务器提升约12倍。
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这一结果具有重要产业价值。它表明，通过高性能SSD与推理存储系统的协同优化，高性价比的中端GPU也能够在部分长上下文推理场景中展现出接近高端GPU的系统级效能。
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对于正在建设或扩容智算中心的企业而言，这为基础设施选型提供了新的思路：推理性能的提升不再只能依赖单向堆叠高端GPU，也可以通过"以存强算"的系统架构创新，释放中端算力资源潜能，从而实现更优的成本结构。
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**存储与网络协同，高速算网进一步放大卸载收益**
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本次测试还围绕不同网络带宽环境下的KV Cache卸载效果进行了对比分析。结果显示，在存储池能够满足网络带宽需求的前提下，网络带宽越高，推理吞吐量提升越显著。
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针对中端GPU服务器，当网络从400G进一步提升至800G乃至1.6T时，KV Cache卸载的加速效果呈增长态势。高速网络与英韧洞庭-N3X的高读写性能形成协同，使PD阶段的数据流转效率持续提升，进一步减少数据搬运对GPU推理任务的影响。
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## 4、软硬协同验证路径，推动AI存储从部件走向系统标准
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本次ODCC AI存储实验室KV Cache测试，联合焱融YRCache推理存储系统与英韧洞庭-N3X企业级SSD，实现了从存储软件到硬件底层的深度协同验证。
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从测试结果来看，YRCache通过多级KV缓存架构，有效调度GPU显存、主机内存、本地NVMe SSD以及分布式文件存储，突破单一显存容量边界；**英韧洞庭-N3X则以高带宽、低延迟、高IOPS与稳态输出能力，为KV Cache卸载提供坚实的硬件基础。** 二者协同，使存储系统真正进入AI推理主路径，成为释放算力、降低成本、提升并发的关键支点。
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更重要的是，本次测试再次体现了超擎数智在ODCC AI存储实验室中测试环境与测试服务的专业。依托超擎数智在"存储-算力-网络"方面的综合能力，能围绕AI基础设施中的关键瓶颈问题，组织产业链上下游开展真实环境下的联合验证。
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这不仅为存储场景的关键部件选型提供了数据依据，也为智算中心在AI推理场景下构建高性价比、高效率、高稳定性的系统架构提供了实践参考。
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## 5、以存强算，超擎数智携手生态伙伴共建AI基础设施新范式
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随着大模型推理规模持续扩大，KV Cache的存储与管理正在成为AI基础设施架构演进中的核心议题。超擎数智将持续发挥高性能算网环境与全栈技术服务能力，围绕KV Cache、AI存储系统、企业级SSD、高速网络、GPU集群等关键方向，推进"部件—系统—应用"的全链路协同测试。
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本次英韧洞庭-N3X的测试结果表明，高性能SSD正在成为AI推理时代不可或缺的关键支撑。未来，ODCC AI存储实验室将继续携手更多产业生态伙伴，以系统化测试、标准化评估和实证化数据，助力AI存储技术加速成熟，推动智算基础设施从"以算为中心"走向"存算协同、以存强算"的新阶段。
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