在杭州举办的一场聚焦大模型推理效率的技术交流活动中，行业专家围绕Agent应用带来的系统挑战展开深度探讨。随着智能体技术在深度研究、代码生成等场景的广泛应用，高并发请求处理、长上下文窗口管理、多轮推理效率以及内存优化等问题成为制约技术落地的关键瓶颈。特别是在金融领域，系统对低延迟、响应稳定性及成本控制的要求更为严苛，这促使工程团队必须从系统架构层面寻求突破。
活动现场，华为昇腾与SGLang社区联合展示的解决方案引发关注。通过引入HiCache缓存体系，系统将KV缓存扩展至CPU和远端存储，配合异步预取机制，在保持推理稳定性的同时将显存占用降低40%。针对混合架构模型如Qwen3-Next的内存管理难题，研发团队采用Mamba Radix Tree实现前缀统一调度，结合弹性内存池技术，使长上下文场景下的推理效率提升35%。这些创新不仅解决了技术痛点，更验证了异构计算架构在复杂场景下的可行性。
强化学习训练中的系统瓶颈突破成为另一焦点。针对策略权重更新导致的GPU空转问题，Mooncake系统通过异步预读和流水线并行设计，将Kimi K2万亿参数模型的权重加载时间压缩至20秒内，63B模型的冷启动时间从85秒降至9秒。面对训练过程中的长尾请求难题，全异步执行架构与部分采样机制的结合，使大规模训练任务的完成效率提升60%，有效解决了传统方案中"一晚跑不出一个step"的尴尬局面。昇腾平台与SGLang的深度适配成果显著。通过重构执行路径与内存管理机制，MoE架构模型的推理效率获得系统性提升。在DeepSeek V3.2的实测中，昇腾平台实现15TPS/卡的推理吞吐，首token生成时间（TTFT）控制在4秒内，PD传输延迟低于8毫秒。这些数据背后是多项系统优化：负载均衡算法使计算任务分配误差小于3%，融合算子设计减少70%的内存访问次数，多流并行技术将计算单元利用率提升至92%。
针对Qwen系列模型的专项优化同样亮眼。研发团队通过图模式支持与W8A8量化方案，在保持模型精度的前提下将显存占用降低50%。在大EP场景中，通过Dispatch/Combine流程优化，GMM计算融合处理使算子切换开销减少80%。这些改进使得Qwen-Next等模型在昇腾平台上的推理速度达到行业领先水平，为金融、医疗等对时延敏感的场景提供了可靠支撑。
值得关注的是，所有优化成果均已开源并入SGLang主仓库。开发者无需额外安装插件，直接拉取代码即可在昇腾平台运行DeepSeek、Qwen、KimiLongChat等主流模型。这种"零改动"的适配模式，标志着国产算力平台与开源生态的融合进入新阶段。据现场透露，某头部金融机构已基于该方案完成DeepSeek V3.2的灰度测试，验证了系统在真实业务环境中的稳定性。
技术演进路线图显示，昇腾团队将持续深耕推理系统优化。Zero Buffer机制与亲和加速库的研发，旨在进一步挖掘单机推理潜力；昇腾版Triton生态建设则着眼于构建可复用的性能调优路径。这些举措表明，国产算力平台正从"支持模型运行"向"优化系统效能"转型，为AI工程化落地提供更坚实的底层支撑。当模型、引擎与硬件形成稳定协作体系，AI应用的规模化部署将不再受制于系统瓶颈，而是专注于创造实际业务价值。
