12%
任务完成时间降低
61%
推理吞吐量提升
307
GPU 可扩展规模
9%
能效比提升
LLM 推理面临的三大瓶颈
随着 DeepSeek V4 等超大规模模型参数突破万亿级，传统 GPU + DRAM 架构在内存容量、存储带宽与运营成本三方面同时遇到瓶颈。
内存墙
671B 参数模型需 1.2TB+ 内存，单机 GPU HBM 容量远远不足，KV-Cache 随上下文长度线性膨胀。
存储带宽瓶颈
Prefill 阶段需从 SSD 加载数百 GB 模型权重，传统单路 PCIe 带宽成为推理延迟的主要瓶颈。
运营成本
大规模 GPU 集群的电力与散热成本持续攀升，每 Token 推理成本难以降低至商业可行水平。
CORE TECHNOLOGIES
三大核心技术支柱
FFI8805 Premium 融合三项突破性技术，从模型记忆、数据通路到存储介质全面优化 LLM 推理效能。
PILLAR 1 · MODEL MEMORY
DeepSeek V4 Engram 永久记忆引擎
Engram 是 DeepSeek V4 引入的原生永久记忆机制，将高频知识压缩为 O(1) 可查询的结构化内存，取代传统 KV-Cache 的线性增长模式。结合 MLA v2 多头潜在注意力与 FP8 混合精度训练，在 14.8T Token 语料上实现全面超越 V3 的性能。
O(1)
记忆查询复杂度
14.8T
训练 Token 数
5.2×
记忆压缩比
671B
模型参数量
V4 vs V3 基准提升
MMLU+3.4
BBH+5.0
HumanEval+3.0
MATH+2.4
Multi-Query NIAH+12.8
PILLAR 2 · DATA PATH
DualPath 双路带宽优化
DualPath 技术利用 AI 训练集群中闲置的 DE（数据引擎）节点 SNIC 网卡，开辟第二条 SSD→DE DRAM→CNIC RDMA→GPU 的数据通路。在 Prefill 阶段，双路并行读取模型权重，突破传统单路 PCIe 的带宽天花板。
45.62%
JCT 降低
2.25×
吞吐量提升
1,152
GPU 规模
PILLAR 3 · STORAGE MEDIA
AI 感知型 SSD NAND IP 架构
五层式 AI 感知架构从 NAND 阵列到加速层全面重新设计，让 SSD 控制器理解 AI 工作负载的存取模式，实现智能预取、动态 QoS 与近存储计算。
AI 存取模式识别自动识别 Prefill / Decode / Checkpoint 三种 LLM 存取模式，动态调整 NAND 调度策略
三级仿生缓存L1 SRAM + L2 DRAM + L3 SLC 三级缓存，命中率 β = 0.85–0.95
智能预取引擎基于注意力模式预测下一批 KV-Cache 存取位置，提前加载至高速缓存
近存储压缩在 NAND 控制器层级执行 INT4/INT8 量化解压，减少 PCIe 传输量
HARDWARE SPECIFICATION
硬件规格总览
FFI8805 Premium 整合 CIM AI 加速核心、SSD 控制器与 NAND 阵列于单一 2.5" U.2 模块中，以下为各子系统的完整规格。