MLPerf Storage v3.0 新增了什么测试项？
新增 KVCache 测试项，模拟多轮会话中的 KV Cache 整体写入与回读，并报告模拟输出 Token 吞吐、读写带宽和 P95 读取时延。
缓存不该困在一台服务器里
资讯摘要
从 MLPerf 新增 KV Cache 测试，看焱融 ContextBox 如何打通跨节点复用
AI 摘要
InfoQ 中文报道，MLPerf Storage v3.0 新增 KV Cache 测试项，将存储考察从训练数据供给延伸到推理运行时状态。文章以焱融科技 F9000X、YRCache 与 ContextBox 为例，分析 KV Cache 跨节点复用的三重挑战：状态严苛匹配、显存容量有限与节点孤立，并介绍了 G3.5 共享缓存层的工程思路与“以存换算”的成本权衡。
AI 问答
KV Cache 跨节点复用面临哪些主要挑战？
一是内容相同不等于缓存可用，提示词、模型版本或精度格式稍有不一致缓存即失效；二是 GPU 显存有限，缓存容易被淘汰或换出；三是节点孤立，缺少跨节点共享机制与缓存感知调度。
焱融的 ContextBox 是怎样定位和配置的？
它是独立的共享缓存一体机，在体系中定义为 G3.5 层，搭载最多 26 块 U.2 NVMe SSD 与 4 块 NVIDIA BlueField-3 双口 200Gb DPU，通过 RDMA/RoCE 提供 120GB/s 实测带宽，单台可支撑 8 节点集群高并发吞吐。
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