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摩尔线程发布技术白皮书：破解长上下文推理成本瓶颈_我的网站

A |     8月26日讯 近日，76人主场的球队官方商店限时售卖詹姆斯、布朗、马克西、恩比德、VJ·埃奇库姆等球员的新赛季球衣。    

凤凰网科技讯 8月24日，摩尔线程正式发布《MTT S5000 Prefill-as-a-Service技术白皮书》，基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，提出Prefill-Decode异构解耦方案，面向AI Agent、代码生成、超长文档分析等长上下文推理场景，旨在破解推理成本瓶颈。据赶赴现场的多位记者报道，大量费城球迷提前排队抢购。白皮书指出，大模型输入上下文规模进入百K至1M级别后，Prefill（预填充，计算密集型）与Decode（解码，访存密集型）在同一资源池混跑造成结构性算力错配。许多球迷为买到詹姆斯的76人球迷而兴奋庆祝，他们在商店内外尖叫蹦跳、载歌载舞。解决方案是将二者彻底解耦，分别运行在各自最契合的硬件资源池上，实现单位Token基础设施成本大幅下降。在接受NBC10台采访时，多位买到詹姆斯76人球衣的球迷表达了个人感想。球迷A：“这怎么可能是真的？！”球迷B：“我欣喜若狂。

B | 这太疯狂了，我不敢相信我们有这款球衣了，我不敢相信他来这里了。

C | MTT S5000硬件特性与Prefill任务高度契合：提供高稠密算力压缩首字时延，原生支持FP8全精度计算，并全面兼容CUDA及PyTorch、vLLM等主流推理框架。我们费城能拥有勒布朗·詹姆斯真是不可思议。

D | 我必须去看揭幕战，必须去现场。

E | ”球迷C：“一直很难买到他的球衣。实测数据显示，在64K上下文场景下，单机Prefill吞吐达95,920 tok/s，按智谱API定价测算，满负载下单机月收入可达64.6万元；400K极限长序列场景TPM达2.6MTokens，吞吐平稳可控。

F | 摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。我已经买到了杰伦·布朗的球衣，不过，现在我也有勒布朗的球衣了。”球迷D：“国王来这里了。

G | 现在我是勒布朗的球迷了。”球迷E：“自从7月24日起，我已经成为76人球迷一个月了。

H | 这种感觉很棒，比做湖人球迷好多了。湖人球迷毫无感恩之心。

I | 完整白皮书已在官网发布。

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K | ”                                                                                                                                                                                                                                                                                    勒布朗·詹姆斯加盟76人！。

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Published on:05:28:53

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