Private Storage (NPS)

Private Storage 并非单一硬件存储介质，而是大语言模型（LLM）推理架构中一种逻辑上的内存隔离与调度策略。在传统的共享内存模型下，多个推理线程或请求往往因争抢同一块显存或内存区域而引发锁竞争、上下文切换开销及吞吐量瓶颈。Private Storage 通过为每个推理实例（Inference Instance）或线程分配独立的私有内存空间，将模型权重加载、KV Cache 缓存、中间激活值计算及输出缓冲区完全隔离，从而消除跨线程的数据竞争。该机制通常结合细粒度的内存池化技术与异步调度器，确保在大规模并发推理场景下，每个计算单元都能以确定性延迟访问其专属资源，显著提升系统整体吞吐率与资源利用率。

在现代大模型推理架构中，Private Storage 扮演着解决高并发场景下资源争抢与延迟抖动关键角色的生态基石。随着模型参数量激增与并发请求数呈指数级增长，传统共享内存架构的扩展性已逼近物理极限。Private Storage 通过引入‘逻辑隔离’而非‘物理独占’的存储哲学，在保持显存利用率的同时，从根本上解耦了计算单元间的资源依赖。它不仅支撑了如 vLLM、TGI 等主流推理引擎的极致性能表现，还为大模型服务化（Model-as-a-Service）提供了高可用、低延迟的底层保障，是构建企业级、生产级大模型推理平台不可或缺的核心组件，有效平衡了并发扩展性与系统稳定性之间的矛盾。