为 AI 数据流动而生：Fluxon 分布式键值缓存、RPC 、消息队列与文件对象缓存加速层 GitHub 仓库地址： https://github.com/Tele-AI/Fluxon 当 GPU 算力持续提升，AI 系统的瓶颈正在从单点算子扩展到数据面。推理服务需要跨请求、跨进程、跨节点复用 KV Cache 、latent cache 和前缀缓存；训练流水线需要在异构资源池之间传递中间态；模型文件、样本数据和 Checkpoint 需要在远端访问、本地缓存和跨集群迁移之间稳定流动。 传统做法往往为这些问题分别引入缓存系统、消息队列、文件系统、对象存储网关和可观测性链路。每套系统都有自己的连接、容量、回收、路由和可观测性逻辑。随着模型规模、并发请求、训练流水线和数据集规模继续增长，数据面开销会持续膨胀，逐渐吞噬 CPU 、I/O 、内存和运维精力。 Fluxon 是面向 AI 训练与推理数据面的 存传一体分布式系统 。它将分布式键值缓存、RPC 、消息队列和兼容 S3 的文件对象缓存加速层汇聚到同一套 数据面加速底座 里，让上述高频数据对象复用统一的缓...