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Traditional Chinese
0%
任務完成時間降低
1%
推理吞吐量提升
9
GPU 可擴展規模
0%
能效比提升
LLM 推理面臨的三大瓶頸
隨著 DeepSeek V4 等超大規模模型參數突破兆級，傳統 GPU + DRAM 架構在記憶體容量、存儲頻寬與運營成本三方面同時遭遇瓶頸。
記憶體牆
671B 參數模型需 1.2TB+ 記憶體，單機 GPU HBM 容量遠遠不足，KV-Cache 隨上下文長度線性膨脹。
存儲頻寬瓶頸
Prefill 階段需從 SSD 載入數百 GB 模型權重，傳統單路 PCIe 頻寬成為推理延遲的主要瓶頸。
運營成本
大規模 GPU 叢集的電力與散熱成本持續攀升，每 Token 推理成本難以降低至商業可行水平。
CORE TECHNOLOGIES
三大核心技術支柱
FFI8805 Premium 融合三項突破性技術，從模型記憶、數據通路到存儲介質全面優化 LLM 推理效能。
PILLAR 1 · MODEL MEMORY
DeepSeek V4 Engram 永久記憶引擎
Engram 是 DeepSeek V4 引入的原生永久記憶機制，將高頻知識壓縮為 O(1) 可查詢的結構化記憶體，取代傳統 KV-Cache 的線性增長模式。結合 MLA v2 多頭潛在注意力與 FP8 混合精度訓練，在 14.8T Token 語料上實現全面超越 V3 的性能。
O(1)
記憶查詢複雜度
14.8T
訓練 Token 數
5.2×
記憶壓縮比
671B
模型參數量
V4 vs V3 基準提升
MMLU+3.4
BBH+5.0
HumanEval+3.0
MATH+2.4
Multi-Query NIAH+12.8
PILLAR 2 · DATA PATH
DualPath 雙路頻寬優化
DualPath 技術利用 AI 訓練叢集中閒置的 DE（數據引擎）節點 SNIC 網卡，開闢第二條 SSD→DE DRAM→CNIC RDMA→GPU 的數據通路。在 Prefill 階段，雙路並行讀取模型權重，突破傳統單路 PCIe 的頻寬天花板。
45.62%
JCT 降低
2.25×
吞吐量提升
1,152
GPU 規模
PILLAR 3 · STORAGE MEDIA
AI 感知型 SSD NAND IP 架構
五層式 AI 感知架構從 NAND 陣列到加速層全面重新設計，讓 SSD 控制器理解 AI 工作負載的存取模式，實現智慧預取、動態 QoS 與近存儲計算。
AI 存取模式識別自動辨識 Prefill / Decode / Checkpoint 三種 LLM 存取模式，動態調整 NAND 排程策略
三級仿生快取L1 SRAM + L2 DRAM + L3 SLC 三級快取，命中率 β = 0.85–0.95
智慧預取引擎基於注意力模式預測下一批 KV-Cache 存取位置，提前載入至高速快取
近存儲壓縮在 NAND 控制器層級執行 INT4/INT8 量化解壓，減少 PCIe 傳輸量
HARDWARE SPECIFICATION
硬體規格總覽
FFI8805 Premium 整合 CIM AI 加速核心、SSD 控制器與 NAND 陣列於單一 2.5" U.2 模組中，以下為各子系統的完整規格。