在杭州舉辦的一場聚焦大模型推理效率的技術(shù)交流活動中，行業(yè)專家圍繞Agent應(yīng)用帶來的系統(tǒng)挑戰(zhàn)展開深度探討。隨著智能體技術(shù)在深度研究、代碼生成等場景的廣泛應(yīng)用，高并發(fā)請求處理、長上下文窗口管理、多輪推理效率以及內(nèi)存優(yōu)化等問題成為制約技術(shù)落地的關(guān)鍵瓶頸。特別是在金融領(lǐng)域，系統(tǒng)對低延遲、響應(yīng)穩(wěn)定性及成本控制的要求更為嚴(yán)苛，這促使工程團隊必須從系統(tǒng)架構(gòu)層面尋求突破。

活動現(xiàn)場，華為昇騰與SGLang社區(qū)聯(lián)合展示的解決方案引發(fā)關(guān)注。通過引入HiCache緩存體系，系統(tǒng)將KV緩存擴展至CPU和遠(yuǎn)端存儲，配合異步預(yù)取機制，在保持推理穩(wěn)定性的同時將顯存占用降低40%。針對混合架構(gòu)模型如Qwen3-Next的內(nèi)存管理難題，研發(fā)團隊采用Mamba Radix Tree實現(xiàn)前綴統(tǒng)一調(diào)度，結(jié)合彈性內(nèi)存池技術(shù)，使長上下文場景下的推理效率提升35%。這些創(chuàng)新不僅解決了技術(shù)痛點，更驗證了異構(gòu)計算架構(gòu)在復(fù)雜場景下的可行性。

強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的系統(tǒng)瓶頸突破成為另一焦點。針對策略權(quán)重更新導(dǎo)致的GPU空轉(zhuǎn)問題，Mooncake系統(tǒng)通過異步預(yù)讀和流水線并行設(shè)計，將Kimi K2萬億參數(shù)模型的權(quán)重加載時間壓縮至20秒內(nèi)，63B模型的冷啟動時間從85秒降至9秒。面對訓(xùn)練過程中的長尾請求難題，全異步執(zhí)行架構(gòu)與部分采樣機制的結(jié)合，使大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)的完成效率提升60%，有效解決了傳統(tǒng)方案中"一晚跑不出一個step"的尷尬局面。昇騰平臺與SGLang的深度適配成果顯著。通過重構(gòu)執(zhí)行路徑與內(nèi)存管理機制，MoE架構(gòu)模型的推理效率獲得系統(tǒng)性提升。在DeepSeek V3.2的實測中，昇騰平臺實現(xiàn)15TPS/卡的推理吞吐，首token生成時間（TTFT）控制在4秒內(nèi)，PD傳輸延遲低于8毫秒。這些數(shù)據(jù)背后是多項系統(tǒng)優(yōu)化：負(fù)載均衡算法使計算任務(wù)分配誤差小于3%，融合算子設(shè)計減少70%的內(nèi)存訪問次數(shù)，多流并行技術(shù)將計算單元利用率提升至92%。

針對Qwen系列模型的專項優(yōu)化同樣亮眼。研發(fā)團隊通過圖模式支持與W8A8量化方案，在保持模型精度的前提下將顯存占用降低50%。在大EP場景中，通過Dispatch/Combine流程優(yōu)化，GMM計算融合處理使算子切換開銷減少80%。這些改進使得Qwen-Next等模型在昇騰平臺上的推理速度達到行業(yè)領(lǐng)先水平，為金融、醫(yī)療等對時延敏感的場景提供了可靠支撐。

值得關(guān)注的是，所有優(yōu)化成果均已開源并入SGLang主倉庫。開發(fā)者無需額外安裝插件，直接拉取代碼即可在昇騰平臺運行DeepSeek、Qwen、KimiLongChat等主流模型。這種"零改動"的適配模式，標(biāo)志著國產(chǎn)算力平臺與開源生態(tài)的融合進入新階段。據(jù)現(xiàn)場透露，某頭部金融機構(gòu)已基于該方案完成DeepSeek V3.2的灰度測試，驗證了系統(tǒng)在真實業(yè)務(wù)環(huán)境中的穩(wěn)定性。

技術(shù)演進路線圖顯示，昇騰團隊將持續(xù)深耕推理系統(tǒng)優(yōu)化。Zero Buffer機制與親和加速庫的研發(fā)，旨在進一步挖掘單機推理潛力；昇騰版Triton生態(tài)建設(shè)則著眼于構(gòu)建可復(fù)用的性能調(diào)優(yōu)路徑。這些舉措表明，國產(chǎn)算力平臺正從"支持模型運行"向"優(yōu)化系統(tǒng)效能"轉(zhuǎn)型，為AI工程化落地提供更堅實的底層支撐。當(dāng)模型、引擎與硬件形成穩(wěn)定協(xié)作體系，AI應(yīng)用的規(guī)模化部署將不再受制于系統(tǒng)瓶頸，而是專注于創(chuàng)造實際業(yè)務(wù)價值。