智能体一上线，很多人第一反应还是多囤GPU。结果账单飞涨，利用率却低得吓人。实际跑起来你会发现：GPU经常在等。企业Kubernetes集群的平均GPU利用率只有5%左右，相当于配了20倍实际需要的容量。智能体场景更典型——典型工作负载跨一小时测量，GPU实际利用率常落在15%到40%。更细的研究显示，工具处理、编排、API调用、数据解析这些环节占端到...
很多团队还在H100上跑推理，看着小时价觉得够用了。其实算token成本时，新一代Blackwell已经悄悄拉开差距。不是单纯换卡，而是硬件原生FP4吞吐叠加推理软件栈的持续迭代，让同样预算能吐出更多token。云端弹性租赁正好适合中小团队先试水，不用一次性砸钱买整机。先看硬件层面的变化。B200这类Blackwell GPU带来192GB级别显存和更...
很多团队租了云GPU跑大模型推理，看着卡在那里却利用率上不去。看着监控，SM利用率常常只有二三十，甚至更低，钱却一分没少花。这不是卡不够强，而是推理本身的特性在作怪。推理分两段：prefill把长prompt或上下文一次性算完，生成KV cache；decode则一个token一个token往外吐。prefill偏计算密集，decode偏内存带宽。两者...
跑推理时你有没有碰到过这种事：模型权重明明塞得下，一开长上下文或多并发就OOM，或者token生成速度死活上不去？别急着加卡。现在越来越多一线反馈指向同一个点——推理尤其是decode阶段，真正卡脖子的不是FLOPS，而是显存容量和带宽。训练时GPU几乎满负荷算梯度，算力是主角。推理反过来。生成一个token，整模型权重得从HBM搬进计算单元，GPU核...
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