随着大模型参数规模从数十亿向万亿级别演进，推理部署对存储系统提出了前所未有的挑战。大模型推理不仅需要高速加载庞大的模型权重文件，还需要在多卡并行场景下实现高效的参数同步与 KV Cache 管理。存储架构的读写带宽、IOPS、延迟和扩展能力，直接决定了大模型推理服务的响应速度和并发处理能力。对存储技术的深入研究和精准评估具有重要的现实意义，能帮助读者快速建立技术认知，优化推理性能与成本。让我们一起讨论AI大模型推理部署中的存储技术发展，一起赢智豆。