焱融 YRCache 高性能 AI 推理加速方案

在基于贴近真实业务负载的测试中，焱融 YRCache 在多个典型推理场景中展现出显著的性能优化效果。

常规知识库场景：设置最大上下文长度为 1024，模拟 token 缓存命中情况，在 TTFT 为 2 秒的前提下，YRCloudFile KVCache 支持的并发处理能力比原生 vLLM 提升 35%，显著增强系统吞吐能力。

长文本生成场景：最大上下文长度提升至 8192，在并发递增下模拟多任务命中，YRCloudFile KVCache 将推理延时降低 29%-45%，有效优化长文本生成体验。

代码生成场景：设置最大上下文长度 64K， 面对如此复杂的生成任务，YRCloudFile KVCache 实现全缓存命中，推理延时从原生方案的 128 秒降低至 6 秒内，性能提升高达 21 倍，显著缓解显存压力、释放算力潜力。

多轮对话场景：模拟 100 个用户并发，每人最多进行 10 轮对话，YRCloudFile KVCache 在复杂上下文交互中展现出更优性能与更强稳定性，相较原生 vLLM，提供更快响应和更平滑的多轮对话体验，有效支撑大规模对话服务场景。

在实际生产环境中，YRCache 同样展现出卓越的加速性能。在我们服务的一家互联网医疗企业中，其医疗智能体平台推理效率整体提升65%，患者问诊的响应时间从3-4秒缩短至1.2秒，实现了秒级响应。同时，YRCache 还大幅降低了算力资源消耗，在同等算力条件下，该企业的智能医疗系统并发支撑能力提升 3 倍以上。