永纯PureKVA加速FlashBlad... Features
据科技媒体StorageReview 2026年9月30日报道，永纯（Everpure）公司宣布推出一系列平台能力，旨在推动企业AI从试点阶段全面进入生产环境。其中最核心的更新是PureKVA（Key-Value Accelerator）加速器，它针对FlashBlade存储系统设计，通过将推理上下文直接预加载至GPU内存，将首个令牌时间（TTFT）提升最高20倍。同时，永纯还发布了始终在线的DeepReduce压缩引擎、原生支持模型上下文协议（MCP）的数据智能层、以及一款基于开放权重模型的参考架构。这些功能均计划于2026年10月上线。永纯将此系列更新视为其“数据至上”（Data Primacy）愿景的延伸，强调在企业AI时代，应由数据而非应用驱动架构决策。
人物专访PureKVA：将推理上下文预加载至GPU内存
PureKVA核心解决的是长上下文推理中的GPU空闲问题——当模型需要重新计算先前已生成的KV缓存时，GPU通常处于等待状态。永纯的解决方案让FlashBlade将推理上下文直接分阶段存入GPU内存，无需将数据集迁出主存储。据永纯称，这种架构消除了GPU的闲置周期，提升了令牌吞吐量，并显著降低了实时应用的响应延迟，同时支持企业级多租户环境。20倍的TTFT提升是永纯声称的上限值，公司未公布具体的测试配置，因此市场需等待更详细的验证数据。
人物访谈始终在线DeepReduce：持续压缩，扩展可用容量
DeepReduce并非全新功能——永纯早在2026年2月就已将Purity DeepReduce引入FlashBlade，它是一种基于相似性的缩减技术，在写入路径之外运行，可在已压缩数据之上再实现约2:1的中位缩减率。本次更新的核心在于“始终在线”模式：引擎现在持续扫描FlashBlade系统中所有存储块，检测传统去重技术难以发现的子块相似性，包括预压缩内容。可用容量因此自动扩展，无需手动调度，且永纯声称对写入性能无任何影响。这意味着企业可以在不中断业务的情况下持续压缩数据，降低存储成本。
深度访谈新功能一览：十月更新汇总
下表总结了永纯此次宣布的主要功能及其关键信息：
| 功能名称 | 主要描述 | 上线时间 |
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| PureKVA加速器 | 将推理上下文预加载至GPU内存，TTFT最高提升20倍 | 2026年10月 |
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| 始终在线DeepReduce | 持续扫描存储块，自动扩展可用容量，无性能影响 | 2026年10月 |
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| MCP支持 | 允许AI代理通过自然语言查询数据目录，支持永纯平台、公有云、SaaS等 | 2026年10月 |
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| 隐私优先文件智能 | 展示文件共享访问权限与陈旧程度，不读取文件内容 | 2026年10月 |
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| 智能令牌优化参考架构 | 基于开放权重模型，降低对外部API的令牌消耗 | 2026年10月 |
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MCP与数据智能：自然语言查询驱动AI代理
永纯数据智能（Everpure Data Intelligence）是该公司的数据分类层，源于对1touch的收购。该层现已实现MCP支持，使AI代理和安全工具能够以自然语言查询实时数据目录，查找相关数据并读取其敏感度分类，然后将其用作AI、代理工作流或分析的输入。目录覆盖范围包括永纯平台、公有云、SaaS应用以及第三方存储。部署通过现有的Pure1控制台完成，无需额外的管理服务器，也无需专业服务团队的介入。永纯表示，这使企业能够将数据治理自动化，为自主代理提供即时的数据访问。
隐私优先文件智能与参考架构
隐私优先文件智能功能能够显示每个文件共享的访问权限及数据陈旧程度，但不读取文件内容。这意味着团队可以在向代理开放共享之前，发现暴露风险并回收占用容量，从而增强网络安全韧性。永纯将同一分类工作与网络恢复能力相结合——只有知道哪些数据敏感、谁在访问它们，才能确定保护策略和恢复优先级。同时发布的智能令牌优化参考架构基于开放权重模型，使企业能够更好地控制自己的数据，并通过减少对外部提供商的API令牌消耗来实现更可预测的AI支出。永纯未披露参考设计所使用的具体模型或GPU型号。
高管观点与市场背景
“企业AI正面临瓶颈，不是因为模型本身不足，而是因为数据尚未为实时、自主的代理做好准备。我们正在消除这种摩擦。通过让企业数据持续受治理、自动化且即时可访问，我们为组织提供了将AI从实验室迁移到生产环境所需的信心基础。”永纯数据与数字体验总经理Prakash Darji在官方声明中如此表示。此次宣布的功能紧随6月推出的Data Stream产品，并发生在永纯再次登顶Gartner企业存储魔力象限两个轴心之后一个月。市场分析认为，永纯正在通过将存储与AI推理深度集成，巩固其在企业数据基础架构领域的领先地位。
常见问题解答
Q1：PureKVA如何实现20倍的首个令牌时间提升？
A1： PureKVA通过将推理上下文（KV缓存）预先从FlashBlade分阶段载入GPU内存，避免了模型在生成首个令牌时重复计算已生成过的上下文。这种方式消除了GPU的空闲等待时间，从而极大缩短TTFT。20倍是永纯提供的上限数据，实际效果取决于上下文长度、模型大小和多租户负载，企业应结合自身环境进行验证。
Q2：始终在线的DeepReduce是否会影响FlashBlade的正常写入性能？
A2： 永纯表示，始终在线模式采用离线扫描方式，在存储块写入路径之外运行，因此对写入性能没有影响。引擎持续检测子块相似性并自动压缩，扩展可用容量，无需手动触发或计划停机。企业可放心在已有环境中启用该功能。
总结来看，永纯（Everpure）以PureKVA和始终在线DeepReduce为核心，为FlashBlade注入了AI推理加速与持续数据缩减的能力，结合MCP和文件智能，旨在帮助企业将AI真正投入生产。预计10月上线的新功能将进一步巩固永纯在企业存储与AI融合领域的领先地位。
