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...
智能体不是单次调用，GPU得常开最近几个月，做AI应用的团队明显感觉到变化。以前调大模型，发个prompt、收个回复就结束。现在智能体一上线，规划、调工具、检查结果、再循环，一个任务动不动就跑十几二十轮。行业分析显示，这类代理式工作流单任务token消耗往往是普通聊天的5到30倍，有些复杂编码或企业场景甚至更高。结果就是GPU不再是“用完就关”的资源，...
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