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

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：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

博通收购VMware后，虚拟化市场面临重大变革。企业寻求替代方案已成当务之急，浪潮云海提出“先进替代”策略，通过全栈方案实现平滑迁移和技术升级。其虚拟化平台InCloudSphere性能提升显著，超融合系统InCloudRail支持无感知迁移，云操作系统InCloudOS实现多元算力兼容。迁移不仅是应对成本压力的选择，更是企业IT架构升级的战略机遇。浪潮云海已通过200+行业案例验证，为企业提供从

浪潮云海AI云基础设施平台 InCloud AIOS是一款面向政企智能化转型的“融合型AI底座”，以“开放兼容、平滑演进、简化运维、极致性能”为核心，解决客户AI 落地中面临的“AI建设成本高、服务性能差、应用难落地、高安全风险”等痛点，为客户提供的纯软或软硬一体化AI私有化解决方案，实现“从传统IT到智能IT”的无缝衔接，让客户低成本、高效率的接入AI能力。