
> 大模型下半场的竞争，已从跑分打榜转变为冷酷的服务器账单较量。蚂蚁百灵推出的权重缓存守护进程，直击多实例并发推理的显存瓶颈，用底层基建优化构筑起模型部署的降本护城河。

随着大模型在企业端的规模化落地，应用开发者们痛苦地发现：训练模型只是烧钱的开始，海量并发请求带来的推理成本才是真正深不见底的黑洞。在多租户、多微调模型（如庞大的LoRA集群）的实际服务场景中，GPU显存往往被频繁的模型权重加载与切换挤占，导致计算单元大量时间处于闲置等待状态。面对这一行业级痛点，蚂蚁百灵联合社区为开源推理框架SGLang贡献了权重缓存守护进程（Weight Cache Daemon），通过深入CUDA底层的显存调度优化，直接切中了阻碍大模型廉价化运作的工程命脉。

## 算力利用率的极限榨取

**显存墙破局**　在传统的推理框架中，当服务端需要切换不同的特定任务模型时，必须将原有模型的权重从GPU显存中卸载，再将新权重从内存（Host）甚至硬盘缓慢搬运至显存（Device）。这种I/O瓶颈在面对高并发的随机请求时，会导致极高的延迟毛刺。蚂蚁百灵贡献的守护进程彻底重构了这一流转机制，通过在GPU显存中开辟一块常驻的共享内存池，将高频调用的模型参数进行全局极速缓存。这一犹如为GPU装上“一级缓存”的硬核改造，将微调模型的切换延迟从秒级骤降至毫秒级，彻底打破了限制并发吞吐量的物理显存墙。

**多租户调度**　该守护进程更深层的技术价值在于其高度智能的调度算法。在面对企业内部成百上千个不同部门定制的专属模型时，守护进程能够像操作系统的内核调度器一样，实时监控显存碎片与计算负载。它通过动态预读、无锁共享机制，确保多个SGLang推理实例能够无缝复用底层的基座模型权重，而无需各自维持独立的显存副本。这不仅避免了宝贵显存资源的重复浪费，更使得单台物理服务器能够承载的并发模型数量实现了数倍的跃升。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 底层基建演进的生态推演

**推理成本雪崩**　这种触及显存管理底层的优化，将引发行业推理API价格的进一步雪崩。对于那些需要部署数万个个性化AI助手的企业级SaaS服务商而言，采用集成了蚂蚁百灵优化方案的SGLang，意味着其单次Token生成的边际硬件成本将被压缩到极致。底层的技术极客们正在通过一行行枯燥的C++与CUDA代码，硬生生地把原本高不可攀的AI算力，降维成了像自来水一样廉价的公共资源。

**开源框架洗牌**　在vLLM、TensorRT-LLM等推理框架厮杀激烈的当下，SGLang凭借其独树一帜的RadixAttention机制与此次蚂蚁百灵注入的权重缓存引擎，正在迅速扩大其在复杂多任务场景下的领先身位。技术底座的竞争从来没有捷径可走，谁能为开发者节省最硬核的真金白银，谁就能统领未来的开源生态。蚂蚁百灵的这一举动，无疑在整个大模型基建层投下了一枚重磅炸弹。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

在喧嚣的AGI狂欢中，真正的壁垒往往不显山露水。蚂蚁百灵对SGLang的底层赋能再次印证了科技产业的铁律——伟大的商业革命，永远离不开那些在显存与带宽的泥潭中，将系统性能压榨到最后一滴的极致工程实践。

蚂蚁百灵开源SGLang权重缓存机制 推理引擎直击显存瓶颈



> 国产大模型赛道在 2026 年春节期间迎来高光时刻。GLM-5 的发布不仅在技术路线上验证了稀疏注意力架构的可行性，更在资本市场上演了一场造富神话。

## 马甲曝光后的资本狂欢

继 DeepSeek 之后，智谱 AI 的新一代大模型 GLM-5 成为了市场的绝对焦点。这一动作直接引爆了资本市场，导致智谱股价近期大涨 200%，总市值冲破 1500 亿港币大关，达到其 IPO 时的 3 倍。

此前，全球模型服务平台 OpenRouter 上出现了一款代号为“Pony Alpha”的神秘模型，其代码编写能力直逼行业顶尖的 Claude Opus。经过网友对其特有逻辑 Bug（如特定且异常的烹饪问答）的“指纹识别”，以及系统提示词的自曝，该模型的真实身份最终被确认为 GLM-5。

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## 复用 DSA 架构的参数跃升

在技术路线上，GLM-5 选择了与 DeepSeek-V3 相同的稀疏注意力架构（DSA），这被行业视为一种极具性价比的演进策略。
*   **规模跨越**：总参数量飙升至 745B，是前代 GLM-4.7 的 2 倍。
*   **计算效率**：采用 Mixture-of-Experts (MoE) 机制，拥有 256 个专家，每次仅激活 8 个（约 44B 激活参数），稀疏度低至 5.9%，大幅降低了推理成本。
*   **能力补齐**：支持最高 202K token 的上下文窗口，并重点强化了视频理解等多模态能力，弥补了此前纯文本架构在 2026 年市场需求下的短板。

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## 行业影响与部署门槛

GLM-5 对 DSA 架构的采用具有深远的行业意义。它意味着该模型可以直接复用 vLLM、SGLang 等主流推理框架现有的优化方案。对于企业级用户而言，这直接降低了部署门槛和算力成本。在国产 AI 积极出海、与海外大模型贴身肉搏的浪潮中，智谱凭借 GLM-5 在性能与工程化上的双重突破，再次证明了其作为头部玩家的实力。

智谱 GLM-5 借力稀疏架构突围 资本热捧助推市值千亿新高



> 随着大型语言模型（LLM）的规模不断扩大，如何高效地进行模型推理成为了一个关键的技术挑战。在 LLM 的推理过程中，Prompt 阶段（处理用户输入）和 Decoding 阶段（生成响应）具有不同的计算特点，并且往往占据了推理时间的很大一部分。有效地处理这两个阶段，特别是如何高效地管理庞大的 KV Cache，对于提升推理性能至关重要。最近，基于 Mooncake 框架，SGLang 和 LMCache 这两个项目取得了重要进展，成功实现了高效的 Prompt 和 Decoding（PD）分离框架，为 LLM 推理带来了显著的性能提升。



## 大模型推理的效率瓶颈-Prompt与Decoding

大型语言模型在接收到用户输入的 Prompt 后，会首先进行 Prompt 处理。这个阶段需要计算整个 Prompt 的 KV Cache，这是一个计算密集型的过程。完成 Prompt 处理后，模型进入 Decoding 阶段，逐个生成输出 token。在 Decoding 阶段，模型需要访问和更新 KV Cache，并且每个 token 的生成都依赖于之前生成的所有 token。

传统的大模型推理服务 often 将 Prompt 和 Decoding 阶段混合处理，或者在两者之间进行低效的切换。Prompt 阶段通常是批处理友好型（可以并行处理多个请求），而 Decoding 阶段则是延迟敏感型（需要快速生成每个 token）。这种不匹配的计算模式导致了效率低下，特别是在处理长 Prompt 或高并发请求时。同时，庞大的 KV Cache 也会占据大量的显存，进一步限制了推理服务的吞吐量。






## Mooncake 框架-为高效推理而生

Mooncake 是一个旨在解决 LLM 推理效率问题的框架。它提供了一套灵活且高性能的基础设施，用于管理 KV Cache 和调度 LLM 推理任务。Mooncake 的核心思想之一就是更好地支持 Prompt 和 Decoding 的分离处理。通过对 KV Cache 的高效管理和创新的调度策略，Mooncake 为构建高性能的 LLM 推理服务提供了坚实的基础。

Mooncake 框架的关键特性可能包括：

*   **高效的 KV Cache 管理-** 采用先进的 KV Cache 分配和访问机制，减少显存占用，提高访问效率。
*   **灵活的调度策略-** 支持针对 Prompt 和 Decoding 不同特点的调度算法，优化整体吞吐量和延迟。
*   **模块化设计-** 易于与其他推理引擎或上层应用集成。



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## SGLang 和 LMCache 基于 Mooncake 实现 PD 分离

SGLang 和 LMCache 是两个基于 Mooncake 框架构建的项目，它们成功地利用 Mooncake 的能力，实现了高效的 Prompt 和 Decoding 分离框架。

*   **SGLang-** SGLang 专注于为 LLM 推理提供更灵活和高效的编程接口。通过与 Mooncake 的结合，SGLang 能够更好地管理和利用 KV Cache，实现 Prompt 和 Decoding 阶段的有效分离，从而优化整个推理流程。SGLang 可能提供更高级的抽象，让开发者更容易地利用 PD 分离带来的性能优势。
*   **LMCache-** LMCache 更侧重于 KV Cache 的管理和优化。它利用 Mooncake 提供的底层能力，设计和实现了高效的 KV Cache 结构和访问模式，进一步提升了 KV Cache 的利用率和访问速度。LMCache 的目标是让 KV Cache 不再成为 LLM 推理的瓶颈。

通过基于 Mooncake 框架实现 PD 分离，SGLang 和 LMCache 能够：

*   **提高推理吞吐量-** 将 Prompt 阶段的批处理优势和 Decoding 阶段的低延迟需求更好地结合，提高了整体服务吞吐量。
*   **降低推理延迟-** 优化了阶段切换和 KV Cache 访问，减少了单次推理的延迟。
*   **更有效地利用硬件资源-** 通过精细化的资源调度和 KV Cache 管理，提高了 GPU 等硬件资源的利用率。



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## 未来展望

Mooncake 框架以及基于它构建的 SGLang 和 LMCache 项目，为 LLM 推理的效率提升提供了新的解决方案。PD 分离框架的实现，是迈向更高效、更可扩展的 LLM 推理服务的重要一步。随着 LLM 应用的不断普及，对推理性能的需求也将持续增长。类似 Mooncake 这样的底层优化框架，以及 SGLang、LMCache 这样基于框架构建的高级工具，将在推动 LLM 技术的落地和普及中发挥越来越重要的作用。未来的研究和开发，有望在 PD 分离的基础上，进一步探索更多维度的推理优化技术，为用户带来更快、更流畅的 LLM 体验。


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