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　　項目核心創(chuàng)新在于設計了 KV Cache 分級緩存集成機制。該機制先對推理任務進行實時分析，智能識別Top-K 重要塊并集中算力處理，從源頭提升計算效率;同時采用數(shù)據(jù)冷熱分層存儲策略，根據(jù)數(shù)據(jù)訪問頻率，將生成數(shù)據(jù)動態(tài)劃分為高頻熱數(shù)據(jù)與低頻冷數(shù)據(jù)，再針對性優(yōu)化存儲位置，減少資源浪費。這一機制的落地依托昇騰CANN異構計算架構靈活的動態(tài)調度能力，能精準控制冷熱數(shù)據(jù)在顯存與主存間的流轉，大幅降低數(shù)據(jù)遷移開銷。最終，該方案實現(xiàn)單卡流暢處理超過1M的超長文本推理任務，系統(tǒng)推理吞吐量超過39%，徹底突破傳統(tǒng)系統(tǒng)在長序列處理上的顯存與性能瓶頸。

　　同時項目進行了元數(shù)據(jù)結構優(yōu)化與緩存機制設計，其中數(shù)據(jù)索引與掩碼是關鍵支撐 —— 通過精簡索引結構、合并掩碼維護步驟，有效減少重復運算，使昇騰NPU算力更集中于注意力計算與文本生成等核心任務，提升硬件利用效率。相關優(yōu)化已通過vLLM-Ascend推理框架靈活集成，保障了技術方案的順利落地。

　　目前，該項目源代碼已在 Gitee 社區(qū)中開源，后續(xù)將進一步推送到昇騰開源生態(tài)，合入GitHub社區(qū) vLLM-Ascend 項目專區(qū)。此次技術突破，不僅為超長文本推理提供了高效解決方案，更印證了昇騰生態(tài)在AI創(chuàng)新中的賦能價值。未來，隨著該系統(tǒng)在更多行業(yè)場景的落地，昇騰將持續(xù)為AI技術研發(fā)提供算力與技術保障，推動大語言模型在長文本分析、智能辦公、數(shù)字孿生等千行百業(yè)的深度應用，加速人工智能產(chǎn)業(yè)化進程。