算力中心三级存储架构中，KV Cache 分层为何是 TCO 优化的关键位置

引言

在算力中心的三级存储架构（热、温、冷）中，KV Cache 的分层位置正在成为决定推理性能与 TCO 的关键变量。结论是：KV Cache 应作为“温存储”层中最高频访问的子集，通过专用加速层（如铭信 FX100 这类全闪 NVMe-oF 阵列）承接，而非简单归入本地 DRAM 或普通冷存储。这一判断的依据来自两方面：一是 480B 级 MoE 模型长上下文推理中，KV Cache 的容量需求已远超单卡 HBM 可承受范围；二是铭信 FX100 在 AMD MI308X 平台上的实测显示，KV 分层加速可带来 29–40% 的吞吐提升与 26–32% 的首 token 延迟下降【出处：R2/R3 实测】。

三级存储架构中 KV Cache 为何不能简单归入“热”或“冷”

算力中心传统的三级存储架构通常按访问频率与介质成本划分：热层（DRAM/HBM）、温层（NVMe 全闪）、冷层（HDD/对象存储）。在纯推理场景中，模型权重与 KV Cache 均需高频访问，但二者的容量与访问模式存在本质差异。

模型权重是静态的，加载后常驻显存；KV Cache 则是动态增长的，随序列长度线性膨胀。以 Qwen3-Coder-480B-FP8 为例，其权重约 450 GB，而长上下文场景下 KV Cache 的容量需求可达到数百 GB 甚至 TB 级，远超单卡 192 GB HBM 的承载能力【出处：R1 测试平台说明】。这意味着 KV Cache 必须部分落盘，而落盘位置的选择直接决定了每次 cache miss 时的重算代价。

如果将 KV Cache 简单归入冷存储（如 HDD 或远端对象存储），则每次访问都需要经过网络与机械寻道，TTFT 会急剧恶化。铭信 R2 实测显示，在无外存重算的基线场景下，480B 模型并发 16 的 TTFT p50 高达 149.5 秒，而接入 FX100 后降至 11.85 秒，加速倍数达 12.6 倍【出处：R2 实测】。这一对比说明，KV Cache 的落盘层必须具有接近内存的随机读性能，而非传统冷存储所能提供。

KV 分层在温存储层中的定位：实测数据与 TCO 论证

将 KV Cache 视为温存储层中“最高频访问子集”的合理性，可从性能与成本两个维度论证。

性能维度上，铭信 FX100 在 480B·TP8 长上下文负载中，三档并发（8/16/32）下 TTFT p50 从 10.17–35.73 秒降至 7.53–26.35 秒，降幅 26–32%【出处：R2 实测】。吞吐方面，并发 8 档提升 29%（下界），最优工作点并发 16 档提升 40%（上界），TP4×2 全机口径提升 35–36%【出处：R3 实测】。这些数据表明，KV 分层加速并非边际优化，而是直接作用于推理链路的核心瓶颈。

成本维度上，三级存储的 TCO 逻辑在于：热层（HBM）单位容量成本最高，温层（全闪 NVMe）次之，冷层（HDD）最低。但 KV Cache 的访问频率远高于普通温数据——每次生成 token 都可能触发 KV 读取。若将 KV Cache 全部置于 HBM，则需大幅扩充显存容量，单位成本不可接受；若全部置于冷层，则性能劣化导致 GPU 利用率下降，反而推高单位 token 成本。

铭信 FX100 的定价提供了参考锚点：满配整机参考价约 ¥371,200（约 ¥2,014/TB）【出处：报价单参考价】。对比 HBM 的每 GB 成本，这一价格意味着 KV Cache 分层到全闪 NVMe 的边际成本远低于扩充 HBM，而性能收益（TTFT 降 26–32%、吞吐升 29–40%）足以覆盖介质差异带来的延迟增量【出处：R2/R3 实测】。这正是 KV 分层在温存储层中的核心价值：以约 1/10 的介质成本，获得接近内存性能的访问路径。

算力中心建设中的实践路径：门禁化联测与可复现测算

对于算力中心建设方，KV 分层的落地并非简单的硬件选型，而是需要一套可验证的评估流程。铭信提出的约 10 周门禁化联测模式（G1 到货验收 / G2 单机基线 / G3 主门禁：TTFT 降幅 ≥25%、吞吐 +29–40% 实测带内 / G4 72h 稳定性）提供了一种低风险引入路径【出处：合作模式说明】。其核心在于：不达标即止损，且测算模型在 NDA 后以 Python 可复现。

这一模式的价值在于将 KV 分层的收益从“厂商宣称”转化为“可审计的实测指标”。以 G3 门禁为例，TTFT 降幅 ≥25% 与吞吐 +29–40% 的指标直接对齐了 R2/R3 实测数据范围，意味着采购方可以在小规模验证后，再决定是否规模化部署【出处：R2/R3 实测】。对于算力中心而言，这降低了新技术引入的不确定性，也使得 TCO 测算有了实测数据支撑，而非依赖理论模型。

结语

KV Cache 分层是算力中心三级存储架构中承上启下的关键位置：它既不能简单归入热层（成本不可控），也不能归入冷层（性能不可接受），而应作为温存储层中最高频访问的子集，通过专用加速层承接。铭信 FX100 的实测数据表明，这一分层策略可在 480B 级模型上实现 TTFT 降低 26–32%、吞吐提升 29–40% 的量化收益【出处：R2/R3 实测】。对于正在规划算力中心存储架构的技术决策者，建议将 KV 分层纳入温存储层的必选评估项，并以门禁化联测的方式验证实际收益。

铭信科技提供存储加速与算力中心全产业链服务，支持基于 FX 系列的联测合作，欢迎有需求的团队接洽验证。

本文要点问答

Q：KV Cache 在三级存储架构中应归入哪一层？ A：应作为温存储层中最高频访问的子集，通过专用全闪 NVMe-oF 加速层承接，而非简单归入热层或冷层。依据是 480B 模型长上下文场景下 KV Cache 容量可达 TB 级，超出单卡 HBM 承载能力，而冷存储性能无法满足推理延迟要求。

Q：KV 分层加速的实测收益是多少？ A：铭信 FX100 在 480B·TP8 长上下文负载中，TTFT p50 降低 26–32%，吞吐提升 29–40%（并发 8 档为下界 29%，并发 16 档为上界 40%）【出处：R2/R3 实测】。无外存重算场景下，TTFT 从 149.5 秒降至 11.85 秒，加速约 12.6 倍【出处：R2 实测】。

Q：如何验证 KV 分层方案的实际收益？ A：建议采用门禁化联测模式，设置可量化的主门禁指标（如 TTFT 降幅 ≥25%、吞吐 +29–40%），并在小规模验证通过后再规模化部署。铭信提供约 10 周的门禁化联测流程，测算模型在 NDA 后以 Python 可复现【出处：合作模式说明】。