具体而言，由于数据不互通，数据汇集依赖副本创建和跨集群搬迁，耗时占60%-80%，PB级拷贝以周计，消耗性能且带来安全风险；在建设存储资源池时，由于无法评估原始数据的规模和后期业务扩张的速度，常分期建设且采用多厂商产品，且随着数据增多会逐步迁移到冷存储中，这就导致跨厂商、跨平台、跨地域数据不互通，形成数据孤岛，统一检索与调度困难。首先，全局编织在跨域、跨集群之上构建全局统一命名空间，生成各集群的全

对应大模型训练的检查点读写场景，checkpoint读写效率直接决定长周期训练任务的运行稳定性与模型迭代效率。浪潮数据是国内分布式存储领域先行者，十年持续深耕云数基础设施建设，完成从传统分布式存储、全闪存储产品，到AI数据操作系统的技术演进，面向大模型训练推理、科学计算、行业智能体落地，提供算力存力一体化基础设施解决方案。对应HPC高性能计算中的医学影像三维分析场景，该模型测试中，单节点读带宽达2

浪潮数据将持续深耕AI场景存储技术创新，面向大模型训练、推理、HPC等不同场景打磨专属存储能力，持续深化KV Cache场景的算法与引擎协同优化，为大规模生成式AI业务落地筑牢高性能存储底座。单节点、单U两个维度同时领先，对客户意味着两件事：单节点性能越强，在相同集群带宽的要求下，集群需要的存储节点就越少，采购与运维成本越低；就像企业的文件分级存放——正在处理的核心文件放桌面随手可取，近期常用的放

操作系统、进程、端口、账号等资产统一采集、集中管理；浪潮数据旗下浪潮云海InCloud Access云桌面与EDR云内生安全的同底座原生融合架构，打破了安全与业务相互对立的困局——以轻量化防护、全域化管控、主动式防御，化解杀毒卡顿、威胁扩散、合规落地三大核心难题。这一优势在规模化场景下稳定保持——终端扩大到100台、500台、1000台时，传统模式升至32GB、160GB、320GB，而方案仅为。

摘要： 大语言模型（LLM）推理分为计算密集的预填充（P）阶段和访存密集的解码（D）阶段，传统混批处理导致资源冲突，引发性能瓶颈。P/D分离方案通过持续批处理动态调度算力，结合页面化注意力（PagedAttention）优化KVCache内存管理，实现任务拆分与资源精准匹配。该方案尤其适配异构硬件环境，通过异构硬件池分别处理P/D任务，显著提升吞吐量和降低延迟。实测显示，异构集群部署下，P/D分离

摘要：Transformer大模型推理中，KVCache通过缓存Key/Value向量提升效率，但面临显存不足等问题。浪潮云海InCloudAIOS采用KVCache卸载技术，构建三级存储体系（GPU显存、CPU/NVMe、分布式存储）实现计算-存储解耦，结合智能元数据调度和动态复用机制，显著提升长上下文推理性能。实测显示，在10K tokens场景下首token响应时间降低93%，吞吐量提升10

摘要： 国内企业加速VMware私有云替代，但面临自主可控不足、多云壁垒、容灾失衡等六大核心难题。浪潮云海InCloudAIOS通过多元适配、内生安全、AI智能进化三大能力，以五大技术创新突破传统云平台局限，实现国产化替代与能力跃升。其支持一云多芯全栈解耦、端到端AI原生、多云统一纳管、分级容灾、零信任安全及AgenticAI智能运维，全面对标并超越VMware，助力企业构建安全高效的新一代云原生

博通收购VMware后，企业面临订阅制变革带来的成本压力，推动IT架构升级需求。浪潮云海InCloudRail超融合方案凭借全栈技术创新，成为VMware的理想替代选择。该方案具有三大核心优势：支持"一云多芯"实现国产算力平滑迁移；开放生态兼容利旧硬件，释放性能潜力；采用全栈RDMA技术提供极致性能。IDC数据显示，2025年浪潮云海在中国市场出货量位居第二，金融行业排名第一，

摘要：随着AI技术发展，企业面临算力适配滞后和生态兼容不足两大挑战。浪潮云海InCloudAIOS提出"分层解耦、开放兼容"理念，推出异构加速设备动态扩展方法和推理引擎快速适配框架，实现新算力小时级兼容和模型高效部署。该方案通过统一能力模型和标准化接口设计，解决了异构GPU管理和推理引擎适配难题，已成功支持千亿参数模型的快速部署。未来将持续优化性能，助力企业高效管理异构算力，推

摘要： 大语言模型（LLM）推理分为计算密集的预填充（P）阶段和访存密集的解码（D）阶段，传统混批处理导致资源冲突，引发性能瓶颈。P/D分离方案通过持续批处理动态调度算力，结合页面化注意力（PagedAttention）优化KVCache内存管理，实现任务拆分与资源精准匹配。该方案尤其适配异构硬件环境，通过异构硬件池分别处理P/D任务，显著提升吞吐量和降低延迟。实测显示，异构集群部署下，P/D分离