“榨”出硅的极限：怎么让GPU不“闲着”？｜与SGLang、RadixArk深聊AI Infra技术

外来客 • 2026-08-14 07:56:33

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🚀 AI Infra：榨取硅基算力的极限与千亿市场机遇

💡 核心观点

随着AI模型竞争从训练转向推理部署，提高GPU利用率成为行业关键痛点与新增长点。硬件成本高昂且优化空间见顶，使得软件层（系统软件与服务编排）的优化成为释放算力潜力的核心手段。通过消除重复计算、减少等待时间、提升算力饱和度及资源协同，AI Infra正演变为连接模型与芯片的关键基础设施，甚至被视为“AI时代的操作系统”。

📊 关键事实与论据

1. GPU利用率现状与市场价值

闲置严重：CMU对756款GPU（A100至B200）的监测显示，近20%的执行时间和约11%的能耗浪费在等待上；推理场景中，Asher Code负载高达65%、OpenEd Chat类请求达52%的能耗消耗在执行时空转。
经济账：一台NVIDIA GB200 NVL72机柜成本约400万美元。若软件调度不佳导致利用率仅50%，相当于白白烧掉200万美元；若提升至90%以上，效果等同于凭空多出一台机柜。
资本涌入：AI Infra赛道估值飙升。Bastion年收入增长20倍，估值从21亿涨至130亿美元；Fireworks 7个月内估值翻4倍达175亿美元。推理引擎VLLM和SGLang种子轮融资均超1亿美元。

2. AI Infra四层架构与优化重点

四层结构：能源基础设施（电）、计算硬件（卡/内存/CPU）、系统软件（CUDA/编译器/算子库）、服务编排（调度/推理引擎）。
优化重心转移：底层硬问题（电力/散热）周期长、空间小；上层软问题（软件/调度）是工程与算法问题，优化后可带来数倍性能提升。Anthropic员工中占比最大的是AI Infra工程师，OpenAI等巨头也将此作为竞争壁垒。

3. SGLang/Radix Arc的核心技术策略

针对“哪些计算不用重做、哪些等待可消除、算力如何吃满、资源如何协同”四大问题，SGLang及其孵化项目Radix Arc提出以下方案：

KV Cache复用（Radix Tree）：利用基础树数据结构组织请求的KV Cache，实现跨请求、跨机器的共享。配合Cache-Aware Scheduling将相似前缀请求集中处理，以及Eviction机制淘汰低价值缓存，显著降低显存压力与重复计算成本（Anthropic曾借此降低成本90%）。
消除等待（Continuous Batching & PD分离）：采用连续批处理替代传统排队或固定批次，使GPU保持满载，吞吐量提升2-4倍。实施Prefill（预填充）与Decode（解码）分离，将两阶段任务拆分至不同GPU集群互不干扰，DeepSeek及英伟达Dynamo架构均采用此思路。
算力饱和（低精度 & 投机采样）：通过独立设置模型权重、激活值、KV Cache的精度以利用低精度算力；引入投机采样（Speculative Sampling），用小模型生成草稿、大模型一次性验证，最佳情况下生成速度提升2-3倍。
资源协同（Miles框架）：针对强化学习（RL）中推理与训练交替进行的特性，推出开源训练框架Miles。将训练与推理置于同一系统，减少阶段切换等待，支持MOE架构及推训一致性优化，已被多家前沿实验室采用。

🏁 结论

AI Infra正在从少数巨头的独家资源转变为公共基础设施。SGLang等开源引擎通过Day0支持新硬件与新模型，降低了部署门槛，使初创公司也能获得顶级推理性能。Radix Arc的融资阵容（英伟达、AMD、Intel CEO陈立武、OpenAI联合创始人John Schulman等）表明，芯片厂商与投资机构将其视为连接算力与应用生态的战略入口。随着Infra红利的释放，更多创新团队将不再受限于工程门槛，从而加速AGI的到来。