商汤x记忆张量：国产算力逆袭A100的关键一战（1/2）
最近商汤大装置和记忆张量联手搞出了个大动静——落地了业界首个国产GpGpU pd分离商用推理集群，最亮眼的成绩是：在大模型推理这个关键赛道上，综合推理性价比直接干到了同代NVIdIA A100的150%。
这话乍一听有点抽象，说白了就是：用国产的芯片和软件，跑大模型推理业务，花同样的钱能跑出1.5倍的效果，或者说跑出同样的效果，只需要花三分之二的钱。更关键的是，这不是靠堆硬件、拼参数的“笨办法”，而是靠体系级的软硬件协同创新，给国产算力闯出了一条“弯道超车”的路子，不是跟在别人屁股后面模仿。
掰扯清楚，让大家明白这波操作到底牛在哪。
一、先搞懂：大模型推理为啥这么难？pd分离又是啥？
要理解这个合作的价值，得先明白大模型推理的核心痛点。咱们平时用chatGpt、文心一言这类大模型，看似只是发个指令等回复，背后的计算过程其实分两大步，这两步的需求天差地别，也是卡住很多算力的“瓶颈”。
第一步叫prefill（预处理）。当你输入一个问题，比如“帮我写一篇关于古蜀文明的短文”，大模型要先把这段文字转换成机器能看懂的向量，然后一次性计算出大量的中间结果，也就是KV缓存。这个过程的特点是计算量大、可以批量处理，就像工厂里的流水线批量生产零件，需要算力集中发力，但对延迟要求不高——稍微等个几十毫秒，用户根本感觉不到。
第二步叫dede（解码）。大模型拿到KV缓存后，要逐字逐句生成回复，也就是“逐token生成”。比如先出“古蜀文明”，再出“是中国西南地区一支极具特色的古代文明”，每生成一个词，都要用到前面的KV缓存。这个过程的特点是计算量小，但对延迟要求极高——要是生成一句话卡个一两秒，用户体验直接拉胯，而且这个过程没法批量，只能“串行干活”。
这两步本来是在同一批硬件上完成的，问题就出在这：prefill阶段需要“暴力计算”，会占满硬件的算力和显存；等轮到dede阶段，硬件又闲着大半，算力利用率直接暴跌。尤其是国产GpGpU，本身在显存容量、生态适配方面和国际顶尖产品有差距，这么一折腾，劣势更明显——跑同样的任务，成本高、速度慢，根本没法商业化。
那pd分离是啥？说白了就是“分工合作”——把prefill和dede这两个阶段，拆到不同的硬件集群上分别处理。负责prefill的集群专门干“批量重活”，把KV缓存算好；负责dede的集群专门干“精细快活”，用现成的KV缓存快速生成回复。这样一来，硬件不用在两种模式间来回切换，利用率能提一大截。
但这里要划重点：单纯的硬件pd分离，解决不了根本问题。很多厂商之前也试过，结果发现只是把“一个瓶颈”变成了“两个瓶颈”——prefill集群算完的KV缓存，要传到dede集群，传输过程会产生延迟；而且KV缓存本身占显存，就算分开处理，显存不够用的问题还是没解决，性价比提升非常有限。
二、核心突破：不是改硬件，是重构整个推理范式
商汤和记忆张量的聪明之处在于，他们没有局限在“硬件层面拆分工序”，而是把pd分离技术，和记忆张量的核心产品oS的激活记忆体系深度绑在了一起，相当于从“流水线分工”升级到了“全产业链协同”，直接重构了大模型推理的底层逻辑。
咱们来拆解这个“协同创新”的关键操作，其实就两件核心事，件件都戳中痛点：
1. oS的激活记忆体系：让KV缓存“活起来”，省下大量显存
前面说过，KV缓存是大模型推理的“刚需”，但它特别占显存——一个千亿参数的大模型，一次推理产生的KV缓存，就能吃掉好几Gb的显存。传统模式下，这些缓存用过一次就扔，下次再推理，又要重新计算，既费算力又费显存。
而oS的激活记忆体系，说白了就是给KV缓存搞了个“智能管理系统”。它能做到两件事：
- 缓存复用：把高频出现的KV缓存（比如用户经常问的“大模型是什么”这类通用问题的缓存）存起来，下次再有用户问类似问题，直接调用现成的缓存，不用重新计算。这就像餐厅里的预制菜，不用每次都从零开始炒菜，节省大量时间和燃气。
- 动态压缩：对不常用的KV缓存，进行无损压缩，把显存占用率降下来。比如原本占10Gb的缓存，压缩后只占5Gb，省下的显存就能用来跑更多的推理任务，相当于一台机器当成两台用。
更关键的是，oS的这套体系不是孤立运行的，它和pd分离的硬件集群深度联动：prefill集群算出来的KV缓存，会直接传到oS的“记忆库”里，由oS统一调度，再分发给dede集群使用。这样一来，不仅解决了KV缓存的传输延迟问题，还从根源上减少了显存占用——这才是真正的“降本增效”。
2. 商汤大装置：给国产GpGpU“量身定制”调度方案
有了好的软件，还得有好的调度，让硬件的潜力发挥到极致。这就是商汤大装置的核心作用。
商汤在AI大模型领域摸爬滚打多年，最懂大模型推理的“脾气”。他们针对国产GpGpU的特性——比如显存带宽、算力架构和国际芯片不一样——做了三件关键优化：
- 批量调度优化：让prefill集群“吃饱喝足”，把多个用户的推理请求打包成批量任务，最大化利用算力，避免资源闲置。比如原本一次只能算10个用户的请求，优化后能算20个，效率直接翻倍。
- dede低延迟调度：给dede集群设计了“优先级调度”机制，确保用户的请求能被快速响应。比如把实时对话类的请求排在前面，避免出现“用户等半天”的情况，兼顾了吞吐率和延迟。
- 硬件适配调优：针对国产GpGpU的底层架构，修改推理框架的代码，解决了很多“兼容性问题”。比如有些国产芯片跑大模型时会出现“算力浪费”，商汤通过优化算子，让硬件的算力利用率提升了30%以上。
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