大模型迈入百万上下文时代，存储也需要重新设计。MeshFusion 以面向全闪和 KV Cache 的全新自研架构，加速 AI 推理规模化落地！

当前，企业 AI 训练推理、数据分析平台与智能化应用场景持续拓展，数据规模快速增长，对数据基础设施的稳定性、扩展性和多平台适配能力提出了更高要求。该方案面向智算中心、科研计算、智能制造、具身智能、企业知识库、多模态数据管理等典型场景，围绕数据采集、存储、流动、调度和使用的全流程需求，提供覆盖训练、推理与数据全生命周期管理的数据基础设施能力。构建在多集群及异构存储之上的对象虚拟化与数据流动平台，通过

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与此同时，企业 IT 架构正从“双模”（传统+云）演进到需要同时平衡“系统”、“云平台”和“AI 平台”三类工作负载的新阶段，如何在一套数据基础设施上实现统一支撑，成为制造业面临的新课题。打破计算与存储的物理边界，将每台 GPU 节点的本地 NVMe 盘组成统一存储池，消除传统存储网络的多次跳转瓶颈，降低首 Token 延迟（TTFT）和 Token 成本，提升推理吞吐量。平台与 MES 系统打通

某智算中心通过XSKY AI数据湖方案，以分层架构实现AI全链路高效存储，助力多模态大模型敏捷扩展。

无论是结构化数据的交易处理、分析处理，还是非结构化数据的语义检索、向量搜索和 RAG 应用，星飞全闪存储都可以提供高性能、可扩展、易运维的统一存储支撑。这意味着，在百万级向量数据的相似度搜索场景中，星飞全闪存储能够为 Milvus 提供更高的查询吞吐能力，帮助语义搜索、推荐系统和 RAG 等 AI 应用获得更快的检索响应。这意味着，企业需要的不再只是“能承载数据库”的存储，而是一套既能支撑传统数据

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