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2025-09-28
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天风研究
为突破算力瓶颈与“存储墙”制约 ,“以存代算 ”作为一种颠覆性技术范式应运而生 。该技术通过将AI推理过程中的矢量数据(如KVCache)从昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量、高性价比的SSD介质,实现存储层从内存向SSD的战略扩展,而非简单替代。其核心价值在于显著降低首Token时延 、提升推理吞吐量 ,并大幅优化端到端的推理成本,为AI大规模落地提供可行路径。
“以存代算”发展背景:AI推理成价值核心,HBM瓶颈凸显产业痛点,“以存代算”应运而生 。当前 ,AI推理已成为衡量大模型商业化价值的关键标尺,但在实际应用中仍面临“推不动、推得慢、推得贵 ”的严峻挑战。为突破算力瓶颈与“存储墙”制约,“以存代算”作为一种颠覆性技术范式应运而生。该技术通过将AI推理过程中的矢量数据(如KVCache)从昂贵的DRAM和HBM显存迁移至大容量 、高性价比的SSD介质 ,实现存储层从内存向SSD的战略扩展,而非简单替代。其核心价值在于显著降低首Token时延、提升推理吞吐量,并大幅优化端到端的推理成本 ,为AI大规模落地提供可行路径 。
“以存代算 ”核心技术:“以存代算”CachedAttention技术是一种通过将AI推理中历史对话的KVCache缓存到HBM+DRAM+SSD等外部存储介质。在该系统中,HBM作为GPU本地高速存储,负责存储当前活跃会话的KVCache ,支撑LLM推理计算;DRAM作为中间缓存层,承接HBM的异步写入与SSD的预加载,平衡速度与容量;SSD则作为长期存储层 ,提供大容量持久化存储,承载非活跃历史数据。“以存代算”CachedAttention将首Token时延(TTFT)显著缩短了87%,并提升了Prefill阶段7.8倍的吞吐量,从而将端到端推理成本降低了70% 。
“以存代算 ”硬件突破:在“以存代算”技术范式下 ,SSD不再是单纯的数据存储载体,而是深度参与AI推理的核心组件,其需承接从HBM、DRAM卸载的KVCache ,因此被赋予大容量 、高吞吐、低延迟的新要求,以缓解对高成本HBM的依赖。同时,SSD主控芯片作为“控制大脑” ,需通过先进算法优化数据寻址调度,支撑AI推理中数据高效流转。在此背景下,AISSD技术将沿三大方向发展:颗粒上 ,向QLC颗粒演进,凭借技术升级实现高性能与大容量兼顾,满足AI大模型数据存储调用需求;接口协议上 ,以PCIe5.0/6.0接口搭配NVMe协议为基础,未来融入CXL技术,进一步提升带宽与降低延迟;功能上,向智能化升级 ,如铠侠计划推出软件让SSD自主处理AI检索任务,Solidigm探索液冷方案优化散热,实现存储与AI推理的深度协同 。
“以存代算”企业布局:“以存代算 ”的核心实践已获产业龙头积极布局。
华为UCM作为“以存代算”产品化关键载体 ,构建智能分级缓存,数据可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD(固态硬盘)等存储介质中实现按需流动;同时融合多种稀疏注意力算法,实现存算深度协同。除了以HBM+DRAM+SSD构建的多级缓存体系外 ,还存以KVCache缓存技术为核心的多元实践 。
浪潮存储AS3000G7优化存储架构与缓存管理机制,智能调度KVCache数据,具备高扩展性 ,能快速处理热数据,为AI推理等应用提供高效稳定的存储算力。
焱融YRCloudFileKVCache依托自研分布式文件系统,实现KVCache数据在分布式环境下的高效存取与智能负载均衡 ,兼容性强,提升数据与计算协同效率。
国际层面,铠侠 、美光、Solidigm等巨头正积极推动AISSD的技术迭代与产品创新 。我们认为,QLC+PCIe/NVMe+CXL有望构筑下一代AISSD基座 ,推动SSD从单纯存储介质,升级为AI推理“长期记忆 ”载体。
投资建议:AI存储革命已至,“以存代算”催生核心机遇 ,显著节省算力消耗加速AI推理,带动SSD需求增速高于传统曲线。
建议关注:存储模组厂商:江波龙(天风计算机联合覆盖)、德明利 、佰维存储、朗科科技、联芸科技 、万润科技等;存储芯片:兆易创新、普冉股份、北京君正 、东芯股份、恒烁股份、澜起科技 、聚辰股份等;存储分销与封测:香农芯创、深科技、太极实业、中电港等。
风险提示:地缘政治带来的不可预测风险,需求复苏不及预期 ,技术迭代不及预期,产业政策变化风险 。
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