应用场景
按「算力平台 × 业务负载」组织的方案库：每个场景注明实测平台与报告编号， 跨平台数字不混用，未实测的组合如实标注排期中。
AMD MI308X 推理集群的存储加速方案
MI308X（192GB HBM/卡）推理集群配外置 KV 分层：ROCm 7.2 + vLLM + LMCache + FX100 实测 480B 模型吞吐 +29–40%、TTFT 降 26–32%（R1–R4 签字级报告）。
昇腾 910B 集群的模型加载与训练存储加速
昇腾 910B 集群常见瓶颈是 NFS 存储：模型加载以十分钟计。铭信 FX 实测 DeepSeek-32B/70B 服务加载 6.2×/9.3× 提速，训练三组负载全面改善（R9）。
沐曦 GPU 平台的显存效益与 KV 分层实践
沐曦等国产 GPU 显存规格有限，外置 KV 层价值更突出。R5 在 N260 单卡完成七组对照实测，论证外置层可等效替代 128GB 级显存驻留。
Agent 与代码助手平台的会话恢复加速
Agent 与代码助手的负载特征是长上下文+高频中断恢复。外置 KV 层把恢复从整段重算变为读回：480B 实测 TTFT p50 从 149.5s 降至 11.85s。
算力租赁平台：用存储把单卡产出提上去
算力租赁的隐性成本是切换空转：换模型、换租户时 GPU 在等加载。实测 FX100 下 20 次/小时切换档算力有效利用率从 46.7% 提至 62.8%。
训练集群的 Checkpoint 与数据读加速
训练每次存 checkpoint 都是全员等待的气泡。实测 FX100 下 8 卡 32B LoRA 整模型快照 178s → 94s（1.9×），持续写带宽 3.26 → 6.40 GB/s。
AI 视频生成产线：ComfyUI + LTX-Video 在国产平台的落地
视频生成栈在非 N 卡平台常见 dtype/算子/内核报错。铭信完成 ComfyUI + LTX-Video 2.3 全部 7 个模型在 MI308X/ROCm 7.2 的实跑验证，零算子错误。
千卡智算中心的推理存储规划
千卡智算中心的存储规划核心是三级架构+KV 分层：每台 FX100 服务 8 节点的实测配比，TCO 全模型 Python 可复现，门禁化联测控制建设风险。
RAG 知识库问答的推理加速：前缀复用的最佳场景
RAG 问答每次都把检索到的文档段落塞进上下文，同一热门文档被反复 prefill——这是前缀复用收益最高的负载之一。外置 KV 层让热门文档的 KV 全集群算一次、处处命中。
企业代码助手平台的推理存储方案
代码助手是长上下文+高频恢复的典型负载：代码库上下文数万 token，开发者随时关窗重开。外置 KV 层实测：32B 单卡恢复 TTFT 37.97s → 9.30s，480B 对重算 8.6–20×。
MaaS 平台的存储底座：把上下文缓存做成计价能力
MaaS 平台的三个存储痛点——多模型快速上下线、租户会话保持、上下文缓存计价——对应实测锚点：加载 6.2–9.3×、切换利用率 46.7%→62.8%、KV 读回 12.6×。
私有化推理一体机：合规场景的软硬一体交付
私有化一体机把已验证的推理栈（vLLM/LMCache + FX 存储层）打包成开箱即用的整机交付：数据不出域、栈可审计、性能有签字级实测背书（吞吐 +29–40%）。