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大模型推理实测之国产GPU在AI Agent场景中的推理延迟与并发能力实测.docx
资料介绍
大模型推理实测之国产GPU在AI Agent场景中的推理延迟与并发能力实测
测试背景
2026年，Agent应用已成为大模型推理的核心负载场景。与传统的单轮问答不同，Agent场景具有以下特征：多轮工具调用、小Token粒度（单次生成通常<500 tokens）、高并发请求、对首Token延迟敏感。这些特征对推理芯片的"小包处理能力"提出了更高要求。
本节基于昇腾950PR、昆仑芯P800、寒武纪思元590三类国产芯片在Agent场景中的实测数据，分析其推理延迟和并发能力。
昇腾950PR的Agent推理性能
昇腾950PR在DeepSeek V4的Agent场景中表现尤为突出：
昇腾950PR的最小内存事务从512字节降至128字节，这一设计恰好匹配Agent场景中大量小token请求的特征。在应对Agent多轮工具调用（tool-call）的高频请求时，128字节访存粒度使小包处理效率提升4倍，多模态利用率提升超30%。同时，硬件级稀疏访存优化有效解决了MoE模型Agent路由过程中的带宽瓶颈。
CANN 8.0.1版本的FP4流水线使单次推理的显存占用降低50%以上，使得Agent的持续多轮对话能够在显存受限环境下保持稳定。
昆仑芯P800的Agent部署
昆仑芯P800在Agent场景中的硬件级vXPU虚拟化使单卡可拆分为32个虚拟实例。
在招商银行的AI智能客服实践中，采用P800集群优化后推理成本降低95%，Agent对话场景中的响应时间大幅缩短。P800的96GB HBM3显存和2.4TB/s带宽，使其在Agent的多模型并发调度场景中具有优势。
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| 263-大模型推理实测之国产GPU在AI_Agent场景中的推理延迟与并发能力实测.docx | 37K |
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