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      業界首個!超A 100

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      近日,記憶張量聯合商湯大裝置宣布,在國產GPGPU上率先跑通業內首個以“記憶—計算—調度”一體化為核心的PD分離商用推理集群。在真實C端負載下實現了單卡并發效率提升20%、吞吐提升75%,綜合推理性價比達到同代NVIDIA A100的150%。這一成果標志著國產算力體系在大模型商業化路徑上首次具備“體系級”競爭力,為高性能模型的大規模落地打開了全新的降本增效空間。



      結構共振
      讓 PD 分離從優化技巧走向推理范式

      記憶張量旗下核心產品MemOS作為業內唯一一家以記憶為中心,覆蓋從底層推理、到記憶模型,再到應用工程進行系統設計的記憶基礎設施,將大模型的認知結構劃分為三類記憶,并形成了一條跨時間尺度的調度鏈路,可以進行精細的決策:哪些計算應該前移到Prefill,哪些必須留在Decode,以及任務的保留、降級或淘汰等。

      顯然,MemOS更適合和PD分離進行結合——它擁有一整套可以“決定如何用這條通道”的調度邏輯,從而把PD分離原本有限的收益空間盡可能壓榨到極致。

      在本次聯合方案中,商湯大裝置提供了讓MemOS 三層記憶結構擁有物理載體的頂層系統級基礎設施。依托商湯大裝置IaaS的高效算力池、智能算力調度等為模型推理提供穩定的基礎設施支撐;并借助Ignite框架提供多后端推理適配、KV Cache管理優化、關鍵算子加速、跨節點通信調優等性能增強,形成體系化的推理優化鏈路;同時,商湯萬象MaaS平臺的統一調度策略確保Prefill與Decode服務在高并發場景下始終穩定運行。

      在商湯大裝置的某國產GPGPU集群上,MemOS的記憶結構被映射成了非常清晰的物理分工



      P域(Prefill Domain)變成真正的“記憶工廠”,集中承載影子上下文的預測與KV Cache的批量預生成,在P域以高并行、高利用率的方式運行;

      D域(Decode Domain)則被打造為純粹的“實時交互前臺”,專注處理真實用戶請求的解碼過程,在保持超低TTFT的前提下,承擔起R1這一類大模型在C端場景的連續輸出與穩定響應;

      跨節點KV Cache則通過高帶寬互聯與零拷路徑實現“即產即用”,MemOS的激活記憶機制與商湯大裝置在某國產GPGPU上打磨出的通信能力形成天然互補,使Prefill產生的KV Cache不再成為傳輸瓶頸,而是以極低開銷進入D域的解碼流程中。

      這次合作是一次體系級的結構共振:PD分離為MemOS打開了一條真正意義上的高速算力通道,而MemOS則為PD分離提供了精細到記憶單元級別的調度邏輯和業務上下文,基于此,PD分離第一次從一個工程團隊內部的“性能小技巧”,變成一套可以被完整描述、完整度量、并在生產環境中長期運行的新推理范式

      綜合推理性價比
      達到同代NVIDIA A100的150%左右

      在嚴格的生產級評測口徑下——包括2k輸入、1k輸出、TTFT<2s 的SLA約束、72小時以上穩態運行、統一的限流與負載生成策略——記憶張量與商湯大裝置聯合打造的國產GPGPU集群交出了這樣一張答卷:

      集群整體吞吐量提升超過75%,從Naive部署下的107.85 tokens/s提升到189.23 tokens/s,Prefill與Decode真正做到了算/存解耦;

      單卡并發能力提升約20%,從25.00并發/卡提升至29.42并發/卡,高峰期排隊與溢出的風險明顯降低;

      ● 并且,得益于 Prefill 全量前移和 D 域職責的單一化,TTFT全程穩定小于2秒KV Cache在熱門場景中的命中率提升70%+,這使得需要高頻、多輪交互的C端應用,具備了極高的預計算復用率,推理成本被進一步攤薄。

      在統一財務與技術口徑下,綜合推理性價比達到同代NVIDIA A100的150%左右,在嚴格SLA與相同負載結構下,某國產GPGPU在這一套“記憶原生×PD分離×業務調度”的框架中,第一次實現了對A100的體系級正面超越。

      打造記憶原生時代的
      國產AI基礎設施新范式

      未來,記憶張量與商湯將在這一范式之上繼續深化合作:

      ● 一方面,圍繞更大規模的國產GPGPU集群,構建真正意義上的記憶驅動流水線推理底座,讓“影子上下文—激活記憶—PD分離—多級緩存—AIOps”成為一套可觀測、可回滾、可演進的基礎設施能力;

      ● 另一方面,在Prefill行為預測自治化、多級激活記憶管理、跨任務長時記憶一致性、面向Agent的軌跡記憶等方向上持續打磨,讓這套范式更能承載未來的伴隨式AI、具身智能體以及更復雜的長周期任務編排

      從更長遠的視角看,這次聯合實踐帶來的最大改變是:國產算力體系第一次擁有了另一條面向未來智能形態的可能“結構性路線”:從參數計算走向記憶計算,從靜態推理走向動態流水線,從模型中心走向記憶中心。未來,國產GPGPU不再只是“跟上來”的參與者,而完全有機會成為下一代推理范式的定義者之一。

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