GPU空转超20%，单台机柜年烧200万，如何榨干算力？

最近 AI 行业刮起了一场新的竞赛风，不再比谁的模型参数多，而是比谁能把算力用得更彻底。OpenAI、谷歌、智谱、Deepseek 这些巨头都盯上了推理加速，背后的原因很简单：当模型竞争进入部署阶段，让模型更快更便宜地跑起来，才是活下去的关键。

不是每家公司都有资金重造芯片，于是一个千亿级的新市场正在崛起 ——AI 基础设施（AI Infra）。它的核心逻辑很实在：已经部署的数据中心和 GPU，本身还有巨大的优化空间。

赛道里的玩家已经赚得盆满钵满：Bastion 年收入增长 20 倍，估值从 21 亿美元涨到 130 亿美元；Fireworks7 个月估值翻 4 倍，达到 175 亿美元，年化营收突破 10 亿美元。最近开源推理引擎 VLLM 和 SGLane 宣布商业化，种子轮融资都超过 1 亿美元，背后聚集了 AI 产业所有巨头和顶级风投，一场强强对决正式拉开帷幕。

GPU 的利用率，成了硅谷最新的关键词，也带出了这个千亿级市场。

单台 NVIDIA H100 机柜采购成本约 400 万美元，若利用率仅 50%，每年将白白烧掉 200 万美元。这不是危言耸听，CMU 最近对 756 块 GPU 做了 31 天的细粒度监测，覆盖 A100、H100 到 B200 的六代产品，结果显示集群整体有近 20% 的执行时间和约 11% 的能耗被浪费在等待上，推理场景的浪费更夸张，Asher code 的负载有 65% 的能耗消耗在空转，OpenAI 的 Chat 类请求也达到 52%。

很多人以为 GPU 一直很忙，其实大多数时间它都在闲等着。从用户请求进入系统，到网络传输、资源调度、模型加载、内存管理，再到最终完成推理返回结果，任何一个环节出瓶颈，GPU 就只能停下来。

AI Infra 的四层架构，决定了 GPU 的利用率高低：

第一层是能源基础设施，决定 GPU 能不能稳定运行；

第二层是计算硬件，包括 GPU、高带宽内存、高速互联等，决定理论算力上限；

第三层是系统软件，比如 Cuda 编译器、通信库、算子库，决定能不能把算力用到物理极限；

第四层是服务编排，负责协调 GPU 资源、调度任务，推理引擎、请求调度都属于这一层。

这四层里，电力、散热、硬件改造都是硬问题，优化空间已经见顶；而系统软件和服务编排是软问题，投入后能带来数倍性能提升。现在行业的注意力，已经快速转向这两个软层面。

AI Infra 四层架构中，系统软件和服务编排的优化，能带来 2-4 倍的性能提升。比如把利用率从 50% 推到 90% 以上，相当于凭空多出一台机柜，直接把浪费的成本赚回来。

那具体要怎么优化？目前所有工作都围绕四个核心问题：哪些计算不用重复做？哪些等待可以消除？哪些算力没吃满？哪些资源没协同？

解决这个问题的核心是 KV 缓存复用：把算过的内容存下来，下次直接用，不用从头算。Transformer 解码时，会把历史 token 映射成 key-value 张量，也就是键值缓存。第一次请求预填充时，把每个 token 的 KV 存下来，后续生成新 token 时，只算新的 KV 并追加，历史 KV 直接复用。

还有分布式缓存感知负载均衡器，把请求发到已有对应缓存的 GPU 上，避免重复计算。

第二个问题，等待的浪费。现在内存价格一季度涨 90%，高端显存缺货到 2027 年，但抢到的卡一半时间都在干等。

最早的推理引擎是排队制，一个算完再算下一个；后来用批处理，凑够一批一起算，但要等所有请求到齐，短请求还要等长请求，用户体验差。现在主流的连续批处理，像随时上下客的公交车，新请求随时上车，算完就下车，GPU 始终满载，能让吞吐量提升 2-4 倍。

还有计算阶段的等待，大模型推理分读入和生成两个阶段，读入阶段算力要求高，生成阶段对显存带宽敏感，过去混在同一张 GPU 里，互相拖累。现在的 prefill-decode 分离，把两个阶段拆到不同 GPU，各自用适配的硬件，通过高速网络传中间结果，Deepseek 和英伟达最新的 Dynamo 架构都在用这个方案，SGLane 也是最早支持大规模部署的引擎之一。

第三个问题，算力跑不满的问题。英伟达 H100 算力比 A100 提升数倍，但推理性能没同步涨，因为 GPU 大量时间花在数据搬运上，受限于串行解码。

目前有两个主要解决方向：一是低精度计算，把模型权重、中间激活值、KV 缓存用更小的数据格式存储或运算，减少显存占用，释放一倍算力空间；二是投机采样，用小模型先猜几个字，再让大模型一次性验证，猜对了一次生成多个字，最佳情况下能把生成速度提升 2-3 倍。

KV 缓存复用、连续批处理、PD 分离是当前三大核心优化方向。推理引擎的作用，就是把这些新技术第一时间集成，打通软件硬件四层，让优化协同起来。比如 Kernel 优化、调度优化、Cuda Graph、连续批处理等技术结合，把推理性能拉满。

除了推理优化，强化学习的兴起也带来了新的挑战。传统训练是单一流程，GPU 干同一种活，而强化学习需要交替进行推理、评估、参数更新，三种计算对硬件需求天差地别，传统框架会导致大量算力浪费。

Radisys ARC 推出的训练框架 Miles，把训练和推理放在同一个系统里考虑，让 SGLane 的推理端产出新样本，Miles 的训练端更新模型权重，形成高效的后训练闭环，减少等待和切换的浪费。目前 Miles 已经被不少前沿实验室采用。

VLLM 和 SGLane 原本是开源社区项目，靠研究者和工程师业余维护，但随着算力需求爆发，仅靠开源社区已经无法满足庞大需求，主创团队纷纷创业商业化。

和云计算改变服务器行业一样，未来 AI Infra 也可能成为整个 AI 行业共享的基础设施。现在开源模型迭代速度越来越快，但开放的只是权重，开发者依然要解决部署、显存、吞吐和调度等问题。推理引擎就像 AI 时代的操作系统，成为连接模型与芯片的关键一层。

Radisys ARC 的目标，就是让更多有想法的团队不用被 AI Infra 的门槛拖慢脚步，降低 AI 创业的难度，让更多人能做出自己的 AI 产品。当 AI Infra 的能力变成公共品，AGI 的距离就会更近一步。