LUISUAN_TECH的博客

GroundPool独创共享式缓存池，多个算力设备共用同一批模型缓存，切换模型像“秒切PPT”一样快！通过优化缓存机制，让模型加载速度起飞，延迟降低50%+！它真的能有效提升DeepSeek大模型的性能，尤其是在模型部署后不再更换的场景下，效果简直不要太明显！无论你是想压榨单设备性能，还是玩转算力超卖，它都能让硬盘缓存从短板变长板！🌟 技术党们快冲，实测真的香！模型共享黑科技 多个GPU/算力卡之间共享同一份模型缓存，告别重复加载的等待🚫💾。

这种分层存储策略不仅优化了数据访问效率，还显著减少了对传统文件系统的依赖，从而突破了文件系统性能瓶颈，提升了整体系统的性能和响应速度。传统文件系统痛点： 在传统文件系统中，对外输出通常依赖NFS、CIFS、POSIX等协议，这些协议在数据处理过程中需要经过CPU、内存（MEM）和内核（Kernel）的多层级处理。

这使得单机算力服务器能够以本地SSD硬盘的形式，充分利用叠加后的SSD硬盘总容量与性能，构建更大容量、更高性能的本地SSD硬盘缓存系统。这种创新的存储解决方案显著提升了单机算力服务器的缓存命中率，从而释放了宝贵的算力资源，为高性能计算提供了坚实的基础。面对当前存储系统在处理DeepSeek大模型API硬盘缓存时遇到的诸多挑战，如本地存储容量有限、文件系统性能瓶颈以及推理延迟等问题，绿算技术。硬盘缓存设备凭借其卓越的技术优势，有效提升了DeepSeek大模型API的缓存性能，最终实现了显著的优化效果。