上层由 Spark、Flink、Ray 做多模态数据处理，PyTorch、RAG 承接训练推理，数据从接入、清洗、构建到训练、评测、RAG 检索全链路贯通，支撑采集、训练、仿真数据闭环及 RAG、多模态分析等 AI 全场景业务。遵从标准规范而开发的 Iceberg REST Catalog API 服务，提供 Namespace、Table、View、Schema 的定义和管理功能，支持快照和时间

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！

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过去一年，AI Agent、AI 编程等应用快速落地，推动大模型推理从“单轮问答”转向“长链路、多步骤、持续交互”的新阶段。。XSKY 于北京正式发布 KV Cache 推理加速解决方案，本次发布会从 KV Cache 技术原理与容量困境出发，剖析行业现有优化路径，详解基于 MeshFusion 存储引擎推出的双生态加速方案，并通过两组真实测试数据验证其在时延、吞吐、降本上的显著成效。大模型分为训

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针对这些痛点，XSKY 展示了专为智能制造行业工业 AI 质检场景研发的一套数据管理平台（EasyData 易数管理平台），解决生产质检数据的灵活采集、预处理、秒级检索、在线预览、批量下载等全业务流程的操作，满足生产部门、品控部门及 IT 部门的使用需求。依托 AMD EPYC 强大的计算平台和生态基础，XSKY 将持续深耕制造业存储场景，以 EasyData 质检数据闭环和 AIMesh AI

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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

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

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