在杭州舉辦的一場聚焦大模型推理效率的技術交流活動中，行業專家圍繞Agent應用帶來的系統挑戰展開深度探討。隨著智能體技術在深度研究、代碼生成等場景的廣泛應用，高并發請求處理、長上下文窗口管理、多輪推理效率以及內存優化等問題成為制約技術落地的關鍵瓶頸。特別是在金融領域，系統對低延遲、響應穩定性及成本控制的要求更為嚴苛，這促使工程團隊必須從系統架構層面尋求突破。
活動現場，華為昇騰與SGLang社區聯合展示的解決方案引發關注。通過引入HiCache緩存體系，系統將KV緩存擴展至CPU和遠端存儲，配合異步預取機制，在保持推理穩定性的同時將顯存占用降低40%。針對混合架構模型如Qwen3-Next的內存管理難題，研發團隊采用Mamba Radix Tree實現前綴統一調度，結合彈性內存池技術，使長上下文場景下的推理效率提升35%。這些創新不僅解決了技術痛點，更驗證了異構計算架構在復雜場景下的可行性。
強化學習訓練中的系統瓶頸突破成為另一焦點。針對策略權重更新導致的GPU空轉問題，Mooncake系統通過異步預讀和流水線并行設計，將Kimi K2萬億參數模型的權重加載時間壓縮至20秒內，63B模型的冷啟動時間從85秒降至9秒。面對訓練過程中的長尾請求難題，全異步執行架構與部分采樣機制的結合，使大規模訓練任務的完成效率提升60%，有效解決了傳統方案中"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。通過重構執行路徑與內存管理機制，MoE架構模型的推理效率獲得系統性提升。在DeepSeek V3.2的實測中，昇騰平臺實現15TPS/卡的推理吞吐，首token生成時間（TTFT）控制在4秒內，PD傳輸延遲低于8毫秒。這些數據背后是多項系統優化：負載均衡算法使計算任務分配誤差小于3%，融合算子設計減少70%的內存訪問次數，多流并行技術將計算單元利用率提升至92%。
針對Qwen系列模型的專項優化同樣亮眼。研發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領先水平，為金融、醫療等對時延敏感的場景提供了可靠支撐。
值得關注的是，所有優化成果均已開源并入SGLang主倉庫。開發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，標志著國產算力平臺與開源生態的融合進入新階段。據現場透露，某頭部金融機構已基于該方案完成DeepSeek V3.2的灰度測試，驗證了系統在真實業務環境中的穩定性。
技術演進路線圖顯示，昇騰團隊將持續深耕推理系統優化。Zero Buffer機制與親和加速庫的研發，旨在進一步挖掘單機推理潛力；昇騰版Triton生態建設則著眼于構建可復用的性能調優路徑。這些舉措表明，國產算力平臺正從"支持模型運行"向"優化系統效能"轉型，為AI工程化落地提供更堅實的底層支撐。當模型、引擎與硬件形成穩定協作體系，AI應用的規模化部署將不再受制于系統瓶頸，而是專注于創造實際業務價值。
