实现ITPS与OTPS双突破！昆仑芯马阳：文心一言背后的国产算力“压榨”实战|推理|文心一言|新论文|昆仑芯马阳|算力|算子

大模型靠盲目价格战和粗放燃烧算力的时代已经结束，真正的出路不再是“更便宜的 Token”，而是“更精细的工程架构”。市场正在倒逼工程进步，迫使技术开发者从算力的“消耗者”转变为算力的“压榨者”。

责编 | 梦依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

「算力」正撕裂着 AI 行业的幻梦。

即便强如 OpenAI，Sam Altman 也不得不坦言，之所以关停 Sora 这样的现象级产品，核心原因在于算力资源极度紧缺，无法支撑非最高优先级产品的消耗。

还有一件事，那就是算力紧缺正倒逼工程方案走向极端。近日的 Claude Code 源码泄露揭开了一个尴尬的内幕：为了解决复合命令安全分析带来的 UI 卡顿和性能开销，工程师将安全审查上限设为 50 条，导致超过 50 条命令后会静默绕过拒绝规则，留下了致命的高危漏洞。这种“为省性能牺牲安全”的工程妥协，折射出大模型公司在算力成本与工程效能之间的剧烈挣扎。

为了深入拆解工业级大模型的推理优化路径，由 CSDN与奇点智能研究院联合举办大「2026 奇点智能技术大会」将于 4 月 17-18 日在上海召开，来自昆仑芯推理框架架构师马阳将受邀出席，并带来题为《昆仑芯大规模 LLM 推理优化：在文心一言上的实践》的主题分享。

揭秘全栈优化：如何实现 ITPS 和 OTPS 的双突破？

在文心一言这种亿级流量、高并发的生产环境中，任何微小的架构抖动都可能影响千万用户的体验。

在本次演讲中，马阳将系统性揭秘昆仑芯在文心一言落地过程中的硬核技术路线。这不仅是关于算力的博弈，更是一场精密的软件工程：

PD 分离与“层级式”传输：针对 Prefill 和 Decode 阶段对资源需求的错位，马阳老师将分享如何通过 PD 分离部署突破单机性能瓶颈。他将详细解析如何利用 layer-wise 方式掩盖 KV Cache 传输耗时，让集群在处理超大规模请求时依然保持强韧性。

投机解码的“倍速”魔法：面对 Decode 阶段的访存瓶颈，昆仑芯通过 Speculative Decoding 技术，在不显著损失生成质量的前提下，实现了生成速度的飞跃。在特定配置下，其 Normalized Performance 可提升至 2.81 倍，这对于追求极致交互体验的应用来说是巨大的红利。

量化创新的“降维打击”：开发者常受困于 KV Cache 的显存占用与计算开销。马阳老师将分享一个极具启发性的创新解法：将 KV Cache 反量化等价转换为对 Attention 输入输出的缩放。这一改动直接将时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)，彻底消除了计算量对序列长度的依赖。

空泡消除与 CUDA Graph 实战：针对小 Batch 场景下内核启动开销大的痛点，昆仑芯利用 CUDA Graph 捕获计算图重复执行。实战数据表明，在 Batch=1 时，OTPS（每秒输出 Token 数）提升高达 61%。此外，通过 H2D/D2H 的异步拷贝优化，端到端性能可再获 4% 的增益。

MoE 并行与“双流”重叠：在处理万亿级 MoE 模型时，通信开销往往是吞吐量的杀手。马阳将详解如何通过双流 Overlap 优化，让计算与通信高度重叠。在 Prefill 阶段，这一策略能带来约 20% 的吞吐提升，是长序列高吞吐场景的破局关键。

通过这一系列从底层算子到上层架构的协同，昆仑芯交出了一份惊艳的成绩单：不仅实现了 ITPS 和 OTPS 的双重飞跃，更在实际业务测试中，显著降低了显存占用与整体部署成本，且精度损失几乎可以忽略不计。

对于每一位在 AI 推理一线奋斗的开发者与架构师来说，马阳老师的分享将直接指向落地的“最后一公里”：

✅ 掌握工业级部署方法论：学习如何在万亿参数规模下，平衡显存、吞吐与延迟三大核心指标。

✅ 获取极致性能优化的 Tips：从算子开发到通信重叠，获取在真实业务中验证过的优化细节。

✅ 洞察国产算力生态实战：了解昆仑芯与飞桨开源生态的持续建设，预判下一代推理技术趋势。