大模型靠盲目價格戰(zhàn)和粗放燃燒算力的時代已經(jīng)結(jié)束，真正的出路不再是“更便宜的 Token”，而是“更精細的工程架構(gòu)”。市場正在倒逼工程進步，迫使技術(shù)開發(fā)者從算力的“消耗者”轉(zhuǎn)變?yōu)樗懔Φ摹皦赫フ摺薄?/p>

責編 | 夢依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

「算力」正撕裂著 AI 行業(yè)的幻夢。

即便強如 OpenAI，Sam Altman 也不得不坦言，之所以關(guān)停 Sora 這樣的現(xiàn)象級產(chǎn)品，核心原因在于算力資源極度緊缺，無法支撐非最高優(yōu)先級產(chǎn)品的消耗。

還有一件事，那就是算力緊缺正倒逼工程方案走向極端。近日的 Claude Code 源碼泄露揭開了一個尷尬的內(nèi)幕：為了解決復合命令安全分析帶來的 UI 卡頓和性能開銷，工程師將安全審查上限設為 50 條，導致超過 50 條命令后會靜默繞過拒絕規(guī)則，留下了致命的高危漏洞。這種“為省性能犧牲安全”的工程妥協(xié)，折射出大模型公司在算力成本與工程效能之間的劇烈掙扎。

為了深入拆解工業(yè)級大模型的推理優(yōu)化路徑，由 CSDN與奇點智能研究院聯(lián)合舉辦大「2026 奇點智能技術(shù)大會」將于 4 月 17-18 日在上海召開，來自昆侖芯推理框架架構(gòu)師馬陽將受邀出席，并帶來題為《昆侖芯大規(guī)模 LLM 推理優(yōu)化：在文心一言上的實踐》的主題分享。

揭秘全棧優(yōu)化：如何實現(xiàn) ITPS 和 OTPS 的雙突破？

在文心一言這種億級流量、高并發(fā)的生產(chǎn)環(huán)境中，任何微小的架構(gòu)抖動都可能影響千萬用戶的體驗。

在本次演講中，馬陽將系統(tǒng)性揭秘昆侖芯在文心一言落地過程中的硬核技術(shù)路線。這不僅是關(guān)于算力的博弈，更是一場精密的軟件工程：

PD 分離與“層級式”傳輸： 針對 Prefill 和 Decode 階段對資源需求的錯位，馬陽老師將分享如何通過 PD 分離部署突破單機性能瓶頸。他將詳細解析如何利用 layer-wise 方式掩蓋 KV Cache 傳輸耗時，讓集群在處理超大規(guī)模請求時依然保持強韌性。

投機解碼的“倍速”魔法： 面對 Decode 階段的訪存瓶頸，昆侖芯通過 Speculative Decoding 技術(shù)，在不顯著損失生成質(zhì)量的前提下，實現(xiàn)了生成速度的飛躍。在特定配置下，其 Normalized Performance 可提升至 2.81 倍，這對于追求極致交互體驗的應用來說是巨大的紅利。

量化創(chuàng)新的“降維打擊”： 開發(fā)者常受困于 KV Cache 的顯存占用與計算開銷。馬陽老師將分享一個極具啟發(fā)性的創(chuàng)新解法：將 KV Cache 反量化等價轉(zhuǎn)換為對 Attention 輸入輸出的縮放。這一改動直接將時間復雜度從 O(n) 降為 O(1)，徹底消除了計算量對序列長度的依賴。

空泡消除與 CUDA Graph 實戰(zhàn)： 針對小 Batch 場景下內(nèi)核啟動開銷大的痛點，昆侖芯利用 CUDA Graph 捕獲計算圖重復執(zhí)行。實戰(zhàn)數(shù)據(jù)表明，在 Batch=1 時，OTPS（每秒輸出 Token 數(shù)）提升高達 61%。此外，通過 H2D/D2H 的異步拷貝優(yōu)化，端到端性能可再獲 4% 的增益。

MoE 并行與“雙流”重疊： 在處理萬億級 MoE 模型時，通信開銷往往是吞吐量的殺手。馬陽將詳解如何通過 雙流 Overlap 優(yōu)化，讓計算與通信高度重疊。在 Prefill 階段，這一策略能帶來約 20% 的吞吐提升，是長序列高吞吐場景的破局關(guān)鍵。

通過這一系列從底層算子到上層架構(gòu)的協(xié)同，昆侖芯交出了一份驚艷的成績單：不僅實現(xiàn)了 ITPS 和 OTPS 的雙重飛躍，更在實際業(yè)務測試中，顯著降低了顯存占用與整體部署成本，且精度損失幾乎可以忽略不計。

對于每一位在 AI 推理一線奮斗的開發(fā)者與架構(gòu)師來說，馬陽老師的分享將直接指向落地的“最后一公里”：

? 掌握工業(yè)級部署方法論：學習如何在萬億參數(shù)規(guī)模下，平衡顯存、吞吐與延遲三大核心指標。

? 獲取極致性能優(yōu)化的 Tips：從算子開發(fā)到通信重疊，獲取在真實業(yè)務中驗證過的優(yōu)化細節(jié)。

? 洞察國產(chǎn)算力生態(tài)實戰(zhàn)：了解昆侖芯與飛槳開源生態(tài)的持續(xù)建設，預判下一代推理技術(shù)趨勢。

從底層算子到規(guī)?；涞氐膶崙?zhàn)派

作為昆侖芯推理框架的核心人物，馬陽深耕 AI 推理優(yōu)化與國產(chǎn)芯片適配領域 7 年，專注昆侖芯上的推理軟件研發(fā)、大模型推理適配與性能優(yōu)化，支撐多個核心推理項目落地。

全程參與昆侖芯 1/2/3 代產(chǎn)品推理方向的軟件研發(fā)工作，完整經(jīng)歷從算子開發(fā)、框架搭建到大模型規(guī)?；涞氐娜鞒?，具備軟硬件適配、精度性能優(yōu)化、業(yè)務工程化落地等全鏈路實戰(zhàn)經(jīng)驗，深諳國產(chǎn)芯片推理落地的核心痛點。

曾主導文心一言系列推理模型在昆侖 2/3 代芯片上的研發(fā)攻堅，從零到一完成相關(guān)推理優(yōu)化技術(shù)的落地，實現(xiàn) TCO 優(yōu)于競品，成功支撐了多個業(yè)務場景上線，并持續(xù)穩(wěn)定運行。

4 月 17-18 日，上海·環(huán)球港凱悅酒店。

我們誠邀您參加「2026 奇點智能技術(shù)大會」，與馬陽及數(shù)十位 AI 技術(shù)領軍者齊聚一堂。在算力即燃料的時代，學會如何用最精密的“發(fā)動機”，帶動最宏大的智能遠景。

目前 2026 奇點智能技術(shù)大會全日程已上線。

我們將通過 50+ 場高密度的深度復盤，為你繪制一份穿越 AI 周期、駕馭系統(tǒng)工程的實戰(zhàn)指南。