華為數據存儲與中科弘云近日聯合推出了一項AI推理加速解決方案，旨在通過軟硬件深度協同優化，為長序列推理場景提供高效算力支撐。該方案以華為OceanStor A系列存儲為核心數據底座，結合中科弘云自主研發的HyperCN智算互聯網云服務平臺，構建起覆蓋數據存儲、算力調度、推理加速的全棧能力體系。

在技術架構層面，方案創新性地融合了華為UCM推理記憶數據管理技術與中科弘云平臺能力。通過KV Cache多級緩存管理機制，將推理過程中的關鍵數據持久化存儲于OceanStor A系列設備，實現推理記憶的全量保存與快速調用。這種設計有效減少了重復計算開銷，配合Prefix Cache與GSA稀疏加速算法，在長序列推理場景中可顯著降低首Token生成時延（TTFT）。實測數據顯示，在智能問答典型場景中，該方案使TTFT降低57.5%，且序列長度與優化效果呈正相關關系。

針對復雜算力環境，方案構建了異構資源管理體系。系統支持英偉達、華為昇騰、寒武紀等多品牌AI芯片的協同調度，兼容MindSpore、vLLM、SGLang等主流開發框架，并通過Kubernetes容器編排技術實現與存儲系統的無縫對接。這種設計使得能源電力、智能制造等行業的用戶能夠靈活整合現有算力資源，避免硬件鎖定帶來的技術風險。

在算力調度方面，方案采用細粒度資源池化策略，可根據業務需求動態分配計算資源。系統具備集群作業調度、實時健康監測、故障自動恢復等運維能力，支持分鐘級任務重啟與系統自愈。特別是在長文檔處理場景中，結合GSA稀疏加速算法后，當序列長度達到39K時，系統并發處理能力提升86%，整體推理吞吐量增長36%，有效提升了復雜模型的生產部署效率。

為降低AI開發門檻，方案提供覆蓋全流程的端到端工具鏈，涵蓋數據標注、模型訓練、推理部署等關鍵環節。工具鏈同時支持傳統機器學習與深度學習開發模式，實現AI資產的標準化管理。目前該方案已在國家實驗室、能源電力、智能制造等領域啟動試點應用，通過實際場景驗證了其在復雜業務環境中的技術可行性。