焱融 AI 存储产品——全闪 F9000X 为英智创新的先进 AI 智能算力服务平台提供核心高性能存储支持。凭借 TB 级带宽满足超高速数据访问需求，全面保障平台用户的高性能要求，实现更快的模型训练、更短的训练周期和更即时的推理响应。

当前， AI、大数据、云计算等技术逐渐成熟，5G 网络大规模建设等各种趋势共同推动了通信网络的代际演进。与此同时，企业通信网络数字化转型也面临着一些挑战：业务越来越复杂、基础网络越来越繁琐、连接数的增加和带宽的快速增长问题等。焱融科技以自动驾驶行业为例，分析近年来各家自动驾驶企业发展受限的因素。在上一篇《精选案例 | YRCloudFile 引领自动驾驶存储技术新趋势》中，基本已经覆盖了自动驾驶企

当前，数字经济正处于高速发展阶段，人工智能作为数字经济的技术引擎之一，在赋能数字经济的同时，也推动了整个计算产业往“智慧计算”方向演进，使得巨量模型和海量数据对算力和存储的需求呈指数级增长。为了助力企业用户在人工智能领域快速地发展与创新，焱融科技与趋动科技近期宣布，将联手推出一站式存储算力联合解决方案，帮助企业通过 Kubernetes 统一管理调度 CPU 和 GPU 资源。焱融科技是一家专注于

近日，国内首创的大模型推理加速技术——焱融 YRCache，发布了最新的实测数据。基于异步卸载与异步加载两大核心创新，不仅释放 GPU 显存、降低推理成本、提升资源利用率，还大幅提升推理效率，轻松支持 32K、128K 及更长上下文的流畅处理，并实现跨节点缓存共享，为用户带来高性能、低成本的大模型推理体验和显著业务价值。

近日，焱融科技推出了基于鲲鹏底座的国产化全闪存储一体机 F8000XC，专为国产化环境设计，实现全面自主可控，为 AI 智能计算、HPC、大规模国产化云环境提供高效、安全、可靠的存储基础架构支撑。

破题大模型算力荒，如何打造高性能存储底盘？

焱融科技携手神州鲲泰打造训推一体”联合解决方案，通过算力、算法与存储全流程的创新融合，加速大模型在产业场景中深入落地，助力用户高效率、低成本地将 AI 技术转化为企业生产力。

自2022年底ChatGPT发布，大模型一直是技术趋势热点。据爱分析调研，截至2023年9月，国产大模型数量已超百个，落地场景包含金融、能源、政务、医疗、教育等行业，大模型时代已经到来。大模型时代下，大模型训练效率将决定大模型进化速度，是大模型厂商比拼的核心。在大模型落地过程中，建设以GPU为核心的算力基础设施是讨论大模型训练效率的基本前提。

近日，焱融科技全闪存储鼎力支撑粤港澳大湾区一家智算中心打造千卡级智算平台。该平台融合了高性能算力、超高速网络以及卓越的存储能力，全方位满足用户的多元化算力需求，迎接算力市场的各种机遇和挑战。

训练巨量模型需要巨大的算力，随着数据集和模型规模不断增加，应用程序载入数据所花费的时间变得越长，进而影响了应用程序的性能，缓慢的 I/O 严重拖累 GPU 的强大算力。，实现以直接内存的存取方式，将数据传输至 GPU 内存上，能够更好地管理数据路径，使数据在应用程序和存储之间通过更短、更有效的路径传输，显著降低 I/O 延迟，提升数据带宽，使支持 GDS 的应用程序能够充分释放 GPU 计算能力，