《大模型推理集群加速技术研究报告》专题研讨11月13日即将召开

当前，随着大模型Agent应用快速落地，大模型从单轮对话工具演进为多轮智能体系统后，KV Cache需求被单请求容量、驻留规模和跨节点流量共同放大，推理集群的性能瓶颈日益凸显，推理加速成为算力高质量发展的必答题。针对这一趋势，中国信通院牵头启动《大模型推理集群加速技术研究报告》编制工作，旨在凝聚产业共识、探讨演进方向。

《报告》将围绕大模型推理集群加速体系开展系统性研究：

场景与痛点剖析：

随着大模型推理迈入Agent时代，超长上下文、超高KV Cache命中率、短追加等典型负载特征，正推动“以存释算，以网代存”成为性能优化的核心范式；KV Cache的规模化复用深刻改变传统以算力为主导的推理架构，系统瓶颈正从算力受限转向网络传输带宽不足、网存算协同低效。

技术界定与演进研判：

厘清异构PD分离、存储入参等关键技术的定义、边界与适用场景；围绕KV Cache 分层存储、算存网协同等方向，梳理主流技术路线与代表性产业实践，研判推理加速技术演进方向，形成技术图谱与产业研判，为推理算力基础设施建设与运营提供方法论支撑。

场景化价值分析：

依托 PD分离、存储入参等新型架构机制，面向长对话Agent、知识库问答、持续记忆交互等推理场景，实现模型权重、KV缓存分层托管与灵活调度，有效纾解单卡显存容量瓶颈，助力推理集群打破显存规模约束，提升资源利用率与并发承载能力，支撑各类大模型推理业务规模化落地。

生态协同共建：

汇总产业当前实践案例，提炼可复用的落地经验，推动算存网产业链上下游在架构接口、交互范式、协同机制上形成协作共识，促进算力、网络、存储、框架厂商协同联动，共同培育健康可持续的推理加速产业生态，为后续相关研究、标准预研铺垫基础。

目前，报告编制工作正加快推进，并将于11月13日在北京举办专题研讨。凝聚共识，赋能未来，期待各相关单位积极参与，分享技术实践与产业经验，丰富报告内容，为构建AI推理算力基础设施高质量发展新生态贡献智慧与力量。