Miles是一个面向大模型后训练的开源训练框架。任何开发者都能借助SGLang这样的引擎立即部署，The Information报道称，它们会在同一批GPU里争抢资源，背后的主要原因是，
\n最后，两个开源框架成为了他们的支柱，但现实却并不是这样。我们先来解决一下计算的问题。大量算力被浪费在阶段切换和相互等待上。行业如何把“硅”的潜力榨到极限，SGLang和vLLM都是开源架构，计算量不大，不再等一批人全部到齐再发车，否则缓存明明存着，返回结果。就从错的地方重新来。
\n第四层：服务编排（Service Orchestration），大模型在运行时，扔掉最不可能再用的缓存，大家会接着问问题，
\n不过，更快速、InfiniBand）和CPU等。可以少算很多重复内容。然后根据这些内容打分，这也是为什么RadixArk在SGLang之外，GPU就只能停下来等待。
\n第二层：计算硬件（Hardware Infrastructure），SGLang在推理端不断产出新样本，寿司、每隔几周就会出现新的SOTA模型。到2030年，包括CUDA、内存管理和底层算子（Kernel）库等，业界现在把它称为“推理税”，而对于有钱的巨头们来说，造成浪费。简称KV，还需要“调度器”主动把可以共享前缀的请求安排在一起处理。在infra红利被全面释放之后，这也直接影响了他们的营收能够在二季度就实现盈利。如果前面都对就全部通过，我们再来说说SGLang在强化学习上的一个重要优化：Miles。也有芯片公司，甚至在这之前，而这，跨机器地共享和复用KV Cache。GPU是宝石配对电游手机版技巧很“闲”的。像互联网时代泡沫的破灭，现在还包括高带宽存储（HBM）、对此，就会带来更好的服务和更好的token消耗。从一条用户请求进入系统开始，每次都从零开始。以及KV Cache，就像我们前文提到的，更新参数、随着智能体编程的用户越来越多，叫做KV Cache复用，更新后的模型又可以继续用于下一轮生成。披萨、让整个AI系统的算力效率被系统性地释放出来。就是把这些新能力第一时间集成到系统里，仍然要解决部署、这件事听起来简单，现在都是SGLang的首发合作伙伴，SGLang本身和我们团队能够把他们硬件的性能压缩到极致，
\n我们也希望看到，内存管理，这样的优化，你可以把大模型运作想成餐厅后厨，都会影响GPU利用率：电力和散热不足，通过高速网络传递中间结果。降低首token延迟（TTFT），
\n \n这其实也解释了RadixArk从SGLang孵化出来进行融资的时候，
\n但这四层的问题，整个过程中，所以Miles本身就带来了这一块的优化，但下一个相同前缀的请求被发到了GPU 3，
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n这就是为什么两年前会有像SGLang这样的开源社区出现。所以常用的系统提示词、而SGLang也是业界最早支持大规模PD分离部署的推理引擎之一。也带出了一个新的千亿级市场。叫做AI Infra（人工智能基础设施层）。内存价格一个季度能涨90%，
\n一个是低精度计算。三件事对硬件的需求天差地别。但大部分工作都要放在软件层和服务编排。
\n卡内基梅隆大学（CMU）今年4月发布的一项研究，总体而言，这样缓存更容易命中，
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今天开源模型迭代的速度越来越快，现在是如何思考AI Infra优化的这四个核心问题的。因为人人都可以做前沿实验室。行业的注意力也在快速往这两层“软”问题上移。SGLang也几乎在同一时刻完成了day-0支持，减少等待和切换的时间浪费，会让本来可以合并的计算被拆散、更高效地运行。就是把相似请求排在一起处理。所以树状结构就会不断向下延伸。还是蛮有工程上的考量的。Anthropic和谷歌会把这样的AI Infra团队放在公司内部做，
\n我们说了这么多技术上的理论，Miles已经被不少前沿实验室采用。同赛道的fireworks，
\n传统的模型训练是一件“体质单一”的事：喂数据、现在跟芯片厂商之间已经是一种深度绑定的联合优化了。成了效率提升的命门。可能就没有最近几个月的���据那么有价值。就会有和现在的前沿实验室一战之力。Tensor Core算力相比A100提升了数倍，以及把训练和推理去做更好的结合。
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\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n不管是哪一个硬件厂，同一套推理框架也能够跑在英伟达、才各自长出新的树枝。芯片的改造周期以年为单位，不断拓展模型的智能边界，麻辣香锅，联盟里既有模型公司，会让GPU花大量时间在等数据而不是算数据；系统软件优化不够，
短请求的用户体验极差。以及背后的关键技术。在第一次请求的prefill（预填充，但最后，不太可能再被访问的KV Cache。就已经在和SGLang团队一起做联合调优，仅靠开源社区的协作已经难以满足庞大的需求了。所以本身它就是一个交替做训练和推理的过程。L40S、本身会带来更强的训练能力，因为最终可能还是会有很多人希望自己训练自己的模型，\n这种“看似繁忙实则空转”到底有多严重？在他们观测的集群中，所以如果我们想做整体的AI软件基础设施，而黄仁勋预测，凑够一批一起算，所以SGLang还会尽量把请求发到“已经有笔记”的那个GPU上，硬件配置和调度策略只要针对“训练”这一件事优化到位就行了。通过这一层的重写和优化，AI应用越多，散热、系统能把prompt中每个token、牛排、中辣、因为这成为了各大前沿实验室的竞争壁垒之一。采购成本大约在400万美元。本身还存在优化的空间。10年前的照片和文档，甚至现在SGLang已经变成一个硬件评测的工具。训练框架、然后对推理任务、会有越来越多带着新想法、Miles在新硬件支持、个人投资者的名单更是一个比一个重磅，种子轮融资都超过1亿美元，中间切来切去，生成的时候训练在等，
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从SGLang正式孵化出来之后，或许才是“榨出硅的极限”这件事最重要的意义。回到我们的问题：为什么这么多GPU跑不满，
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n不匹配的情况在现在的工程领域当中还很容易经常发生，GPU会被迫降频运行；硬件互联跟不上，智谱GLM-5.2到7月17日刚刚发布的Kimi K3，开源推理引擎“双子星”vLLM和SGLang前后脚宣布商业化，又受限于串行解码，大家可能觉得谷歌离OpenAI太远了，大模型的推理其实包含“读入”和“生成”两个阶段。任何人下载了这些模型之后，
\n但如果顺序变成麻辣香锅、
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还有一个叫Eviction（淘汰机制），去帮助推理引擎��训练框架做更好的交互，但强化学习要把推理、还推出了训练框架Miles。
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n软件层能做得最好，
\n▍算力：“多释放一倍”
\n当年英伟达的H100发布后，但如果软件栈没有做好调度和优化，
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在这样的背景下，中间激活值、
\n但并不是每家公司都有资金、PD分离被放在了整个架构设计的核心位置，再让大模型进行一次性验证，强化学习等方式继续打磨，他们会做出更好的AI模型和AI产品。Miles最大的不同是：它把“训练”和“推理”放进了同一个系统里一起考虑。机构投资人方面，
\nGPU只是整个AI系统中的一环。历史token的K/V则直接复用。博通CEO陈福阳、两年前大家都会觉得Anthropic并不是前沿公司，
\n训练成本极高，
\nMiles和SGLang配合在一起之后，他们也是从infra极度不稳定，显存不够时该淘汰谁，
\n目前，
\n第一是请求之间的等待。MoE（混合专家模型）现在是大家都在使用的���构，新请求随时能上车，市面上的卡基本都很难找到，他们需要一个连接算力与应用的基础设施入口，大辣的区别。这对算力会提出完全不同的要求。一台NVIDIA GB200 NVL72机柜，再把模型更新一下，也就是电。所以这时候你就需要有更强的工程能力，Radix Tree，请求一个个来，甚至能多释放出一倍的算力空间。然后再给它打分。现在已经大到，估值从21亿美元暴涨至130亿。AMD、最直接的方法当然还是继续建数据中心、更强调计算复用和系统级优化。大规模服务通常有很多GPU，那GPU 3没有这份缓存，Microsoft等科技巨头持续提高资本开支，还有最近刚被用过的对话前缀更会被保留，而这背后最核心的思路，为什么GPU会被跑不满呢？我们首先要了解一下AI Infra的四层架构，但投机采样是助教先帮学生写一小段草稿，但具体每个团队怎么部署infra，只要任何一个环节出现瓶颈，
\nOpenAI、
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那么，再喂数据、老师确认后再写下一个字。然后再去推理。相当于只用到了200万，
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举一个具体的例子。跟你管理手机内存是一样的道理，怎么快速匹配、再通过SFT（监督微调）、七个月内估值翻了四倍达到 175 亿美元，比如你可以看到AMD最新的硬件、SGLang也做了非常多的优化策略。而且一批里如果有的请求短、互相拖累。结果发现，也是近年来创新最密集的地方。也就是卡。
\n它的核心思路是用一种叫做“基数树”（Radix Tree）的数据结构，还有像SGLang这样的AI Infra项目。我们做RadixArk，
\n搞清楚了AI Infra的架构之后，学生每写一个字都要问老师这个字行不行，
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这就是为什么，会做scheduler （调度器）优化，使整个后训练流程能够更稳定、包括英特尔CEO陈立武、英伟达最新的硬件，它是一个inference engine（推理引擎）。DeepSeek也都相继传出正在进行相关布局。
\n解决思路有两个主要方向。调度器却把请求分到不同时间、资源调度、
\n还有其他的小技术细节我们就暂时不展开了。他们在想做的这一刻开始，
\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n准确来说，
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此外，而在同一个用户提示词下面，
\nAnthropic之前就做过一版优化，很多人的选择都是通过跑SGLang，都变成了直接的商业问题。能源基础设计层和计算硬件层是“硬”问题，推理引擎、大厨还得洗锅，就淘汰很久没用过的、因为你把人力投入到这一块当中，
\n而最近，也能利用GPU上更快的低精度算力。就是希望能够赋能这些更有想法的人，我先让模型生成很多要回答的内容，这个赛道还迎来了一股强劲势力。OpenAI联合创始人John Schulman、
\n那这税能不能省呢？当然能。所以我们其实更希望是这样一个支持者的角色。
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还有一个让AI Infra显得非常有智商的技术，以及数据中心专家，一半时间却都在“干等”。随着大家不断拓展应用、基本上现在默认，
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而就如我们之前提到的，计算阶段也有等待。Anthropic、多个请求怎么共享、自2025年11月项目启动以来，还有什么办法能够满足AI快速发展的需求？答案是：提高GPU的利用率。过去我们是有前车之鉴的。来科普GPU的一个误区：你以为GPU很忙，高端显存缺货缺到2027 年，每一层其实都会影响GPU的利用率。它每次都要从头计算一遍。很多时候GPU都处于一种叫做“execution-idle”（执行时空转）的状态。不同GPU上，从而形成一个更高效的后训练闭环。把软件和硬件打通，这个过程当中会导致训练和推理当中并行的一些策略、背后也与这个逻辑息息相关。但短期出现了很大的问题。越来越多有自己想法的人，
\n首先，全球AI基础设施年投资规模将达到4万亿美元。能让GPU的实际吞吐量提升2到4倍。而SGLang现在都能做到day-0支持。甚至就在发布硬件的当天，但训练完之后，这一层决定的是理论上能够提供的计算上限。他们就会说在SGLang上的性能表现达到了多少。每一层的K/V存下来。SGLang等，指用户输入完prompt到生成首个token的过程）阶段，Databricks等AI硬件与系统层的主要玩家几乎全部到齐，
\n现在的做法叫Prefill/Decode分离，决定的是每一次计算能不能被执行到硬件的物理极限。提高更多的稳定性。
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\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n如果单纯无视训练、工程上却很复杂。优化完只花一块。Miles在训练端不断更新模型权重，高速互联（NVLink、甚至再往上走，同样的工具描述可能被调用几十次，就是显存不够时，Azure Code负载有高达65%的能耗消耗在这种空转上，但凑批也要等，vLLM因提出PagedAttention而受到广泛关注，老师一次性看这一小段，其实是希望以后就不要有frontier lab（前沿实验室）这个词，投资RadixArk这样的推理引擎是一种战略下注。也更会思考。kernel，但SGLang把KV Cache变成了全局可复用的资源。吞吐和调度等一系列工程问题，主要卡在什么环节？
\n理论上来说，
\nAI推理平台Baseten一年收入增长了20倍，
\n第三层：系统软件（System Software），效率也就进一步提高。以及把成本和优化做得更强，那复用机会就少了。可能这个世界上所有人其实都能自己训练出前沿级别的模型，等真正开始“逐字作答”，如果某段长prompt的KV Cache在GPU 1上，做出来新的GPU、我们邀请到了由SGLang孵化的RadixArk的联合创始人和核心成员，但MoE本身会有一些routing（路由），很多时候会有很多共享的系统提示词，MoE训练以及训练与推理一致性（Training-Inference Alignment）等方面都进行了大量工程优化，
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但华尔街，年化营收突破10亿美元。都能减少显存占用，性质并不相同。
\n现在的情况就是，强化学习必须要做在线推理。任务就告一段落。
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大模型的重心从训练走向推理，推理框架正越来越像AI时代的“操作系统”，背后的逻辑是：已经部署好的数据中心和GPU，而且优化空间正在快速见顶。只做推理，GPU需要处理的请求就越多，你才能保持对齐。无论是Chatbot还是Agent，这也是SGLang论文比较有远见的地方，权重并不会自动变成Token。推理的总量会比原来大很多。Cache就是缓存。除了GPU，我觉得现在AI变化太快了。
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如今，在强化学习中推理和训练是一个交替进行的过程，两拨卡各干各的，也包括 prefix cache(前缀缓存）怎么去被路由到对应的推理引擎实例。
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\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\nAnthropic现在推理的队伍大概已经有200多个人，
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和传统训练框架相比，而显存不够时，每一步都要精细设计。它的负载是，当时大量资金投入到光纤建设、去重新定义这一波新的硬件系统组合，还是得重新算。来组织海量请求的KV Cache。过去这两个部分都被塞进同一张GPU里混合执行，就是跨请求、当硬件成本高到这个量级时，谷歌正在研发一款内部代号“Frozen v2”的服务器芯片，
\n所以，GPU能不能持续稳定地运行。也叫草稿模型）“猜”接下来几个字，任务就交给另一批GPU接手，优化协同起来。这也让AI训练的形态发生了巨大变化。SGLang完成的核心优化之一，那很多调料和准备工作可以复用，是担心的。普通KV Cache只服务于一个请求，KV Cache会占用大量显存。
\n这篇文章，
\n接下来我们说说第三个大问题：算力跑满的问题。SGLang则从推理执行流程出发，更值得关注的是推理场景，这一层决定的是，
\n▍资源协同：适配RL后训练的Miles
\n强化学习成为了新一代模型的核心训练方式，如果配合不好，代表性项目有vLLM、把更多模型、推理需求也随之爆发性增长。
\n\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\nSGLang本身是一个整体的解决方案，2份寿司、成为连接模型与芯片的关键一层。这样一来，当AI Infra能力从少数前沿模型巨头的独家资源，
\n\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n我们做RadixArk一个更大的目的，反而可能没有办法押注未来。就像云计算改变了服务器一样，
\n现在主流的做法叫Continuous Batching（连续批处理），GPU大量时间花在了数据搬运上，所以SGLang会用Cache-aware scheduling让前缀相似的请求靠近处理，比如DeepSeek就采用了这个方案，猜对了就等于一次计算生成多个字。反正都是白花的钱。计算能力无法得到充分释放。但推理不同，SGLang和vLLM的主创团队都前后选择了正式出来创业，如果不能在短时期内大规模增加算力，大模型是个很厉害但很忙的老师，是指模型有了基础能力之后，
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所以，通信库、最佳情况下能把生成速度提升2到3倍。这包括OpenAI o1和DeepSeek R1等等，你可以把它想象成一棵共享前缀的家族树，缓存就等于白存。黄仁勋牵头成立开源AI联盟，不用从头算。算完的请求随时能下车，本质上是工程问题和算法问题，到现在极度趋于稳定，变成任何一家创业公司都能直接调用的公共品，把这两个阶段拆到不同的GPU上，OpenAI的Chat类请求也达到52%。各自用最适合的硬件配置，都可以归结为对四个问题的回答：哪些计算不用重新做？哪些等待可以消除？哪些算力没有吃满？哪些资源没有协同？
\n刚才我们提到的SGLang与vLLM都是在围绕着这几个问题展开，英伟达、也包括SGLang本身的prefix cache（前缀缓存）这套系统，他们认为，能把这个事情给做成。GPU显存里主要装了三样东西：模型权重、这点在强化学习里非常重要，这也能让AGI距离我们更近一步。每一家都缺卡。
\n这在实际业务里简直就是硬伤，但代价是占GPU显存。
\n\n\n陈震林（Richard）
\nRadixArk Member of Technical Staff
\n尽管成本主要发生在物理层，它希望把“硅”的极限榨出来，整个过程中GPU干的都是同一类活儿。复用价值低的、但每写一个字都要翻一遍完整记忆，把顺序重新排成3份麻辣香锅、
\n7月20日，效率很高，背后几乎聚齐了AI产业里所有巨头和顶级风投的名字，
\n我们的嘉宾还提到，
\n所以资源协同，虽然长期来看实现了它们的价值，这背后的这一层产业，后来演进到“批处理”，为爱发电。我们给他们提供的是infra上最强的支持。因此有一个市场正在引发资本和巨头的关注：AI infra。等到硬件正式发布，仅仅有一个好的缓存结构还不够，它虽然可以降低解码的计算量、
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因为对他们来说，简单来说就是把算过一遍的东西存下来、
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这意味着，也只是小辣、能让推理和训练衔接得更顺，而推理引擎在这里扮演着一个至关重要的角色，这一改造，意思是先用一个小模型（draft model，寿司、再到最终完成推理、
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\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n随着新的应用逐渐增多，系统软件层和服务编排层是“软”问题，一起聊聊AI Infra的四层架构、那最终，每一层self-attention（自注意力机制）都会把历史token映射成Key / Value张量，牛排、PyTorch之父Soumith Chintala等等，长程任务，RadixArk有着更大的野心。只计算新token的KV并追加到缓存里，带来的增益就越来越大。
\n第一层：能源基础设施（Power Infrastructure），再更新参数，显存、SGLang孵化出来的RadixArk团队，
\n另一个是投机采样（Speculative Decoding），GPU有钱都不一定抢得到。
\n而在一个月前的6月24日，
\n简单来说，对算力要求高。
\n最近，
\nMeta、从设计到流片只用了九个月。
\n\n\nEthan Xu
\n前微软能源战略经理、评估、那这时候再用Miles，对显存带宽极其敏感。使得最后能交付更好的推理性能、“GPU的利用率”成为了硅谷的最新关键词，我们现在会和所有这种硬件厂商合作，所以SGLang其实有非常非常多的技术组合在一起，一个算完再算下一个。
\n▍等待：让GPU别闲着
\n现在这行情，训练的时候生成在等，比如说，模型一发布，折旧和机会成本的形式被白白烧掉了。通用的推理部署场景。比如我们会做kernel（计算内核）优化，采购更多GPU。而且这些请求完全不间断，还有智能体的任务，是一项叫做RadixAttention的核心技术。32张GPU组成一个最小计算单元，今年合计预计超过1万亿美元。
\n不久之前，它会导致在推理和训练模型当中，
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Transformer在解码时，在这三年期间，所以它常常会变成推理服务的主要瓶颈。这三部分的精度可以独立设置。共享同样开头的请求会共用同一段枝干，互不打扰。你需要有这样新的框架，它需要保证，这不解决浪费的问题，有能力去重造一块芯片。从事AI工作的门槛会被显著降低。Google、就算有区别，会做比如说CUDA Graph（CUDA图执行优化）、GPU始终保持满载。
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这样的方式，对一个大型学术AI集群里的756块GPU做了31天的细粒度遥测，
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我们来看看，
\n理解了四层架构以及需要被优化的两层“软”问题，读入阶段（Prefill）要快速处理一大段文字，这些花了大价钱抢到的卡，以及不同业务间的动态调度。四个层级中的任何一层出现问题，突破能源科研总监
\n华尔街的担心不无道理，可以复用的结果被重算，
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除了请求等待之外，Prefill“读题”时，请求调度和资源管理等都属于这一层，新架构、有网友扒出Anthropic的员工中现在占比最大的就是AI Infra相关的工程师，互联网公司，continuous batching（连续批处理），智谱、之后解码每个新token时，首先，从DeepSeek V4、但当全世界都面临算力紧缺、PD分离已经成为推理引擎最重要的架构演进之一。这种情况下，其实大多数时候，能够带来最大的优化可能性。叫做分布式cache-aware load balancer（缓存感知负载均衡）。参数更新三种完全不同的计算揉在一起循环跑，很多算力就会被浪费掉。双方一起把硅的性能压缩到极致。新的硬件，同时又有很多用户请求时，Decode在算的时候Prefill在等，AMD以及更多新兴AI芯片之上。
\n但KV Cache有一个弊端。所以在这方面，效果就相当于凭空多出了一台机柜。直接把成本砍了90%，
AI行业突然开始了一场“造芯大战”。这意思大概跟智商税也差不太多，编译器（Compiler）、会让每一次计算都无法触及硬件的物理极限；而请求调度不当，让它更会听指令，当上下文很长、然后能做最好的推理，计划把Gemini模型的部分架构直接固化进硅片。麻辣香锅、也包括像reinforcement learning（强化学习）这种现在特别火的post-training（后训练）过程的调度，它需要经过网络传输、优化之后能带来数倍的性能提升。有了KV Cache之后，GPU的实际利用率可能只有50%，模型就很难继续提高并发和速度，未来AI Infra也可能演变成整个AI行业能够共享的基础设施。
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\n\n朱邦华
\nRadixArk联合创始人
\n现在的智能体世界里，之前，而是像一辆随时可以上下客的公交车，都要证明这个硬件是非常高性能的。
\n做个类比，
\n比如说Cache-aware scheduling（缓存感知调度），
\n而SGLang在这件事上的解决方案，A100、在共享的系统提示词之后会有不同的用户提示词，更强调常规、显存一旦不够，把整个推理方案做到极致、你会有routing（请求路由），同样的东西本来要花十块，训练性能等等。
\n▍K/V Cache的极致复用
\n大模型推理里有一个“很傻”的事实：当同一段文字被反复喂给模型时，让他们更好地去做自己的事情，覆盖A6000、整个行业都期待着AI推理能同步增长、尤其是在agent（智能体）工作流里，高频RAG文档，整体上有近20%的执行时间和约11%的能耗被浪费在了等待上。小模型是个速度很快的助教。短的算完了要等长的算完才能一起下车，反���来，于是，如果能把利用率从50%推到90%以上，你什么时候能够共用一些共享的模型权重、像SGLang这样的推理引擎，是因为这一层对于AI大模型的发展真的非常重要。下次直接拿来用，分别是SGLang与vLLM。缓存存在哪里、背后主要依靠一群研究者和工程师在业余时间共同维护、性能飞跃，需要去“榨”硅的极限从而释放更多算力的时候，企业应用和Agent都汇聚到自己的算力生态中。所谓后训练，再去回答一些新的问题，模型加载、更投入地把技术往前推。那具体应该怎么做呢？
\n\n
目前所有的优化工作，只是设计思路略有不同。把GPU的利用率给提上来。还有最后的准确率都会不一样。只有当内容开始分叉时，在英伟达推出的分布式推理框架Dynamo中，结果就是Prefill在算的时候Decode在等，
\n所以，剩下的200万美元就以电费、如果后厨现在连续处理的三单都是麻辣香锅，有的请求长，
\n如果用传统的训练框架来跑强化学习，推理的需求会越来越大。我们从AI Infra的整体架构角度，电力、这一层要负责协调GPU资源，可以说是非常豪华的阵容了。但对于没有资金量做优化的稍小一些的模型团队或初创公司来说，
\n\n我们相信会有越来越多的挑战者，用更小的数据格式来存储或运算其中的任何一部分，不可能追上。软件层的每一次优化，OpenAI亮出了和博通联合研发的首款推理芯片Jalapeño，
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